y = cp.Variable()0 x2 A% ^' z- n1 i7 F, v/ N- r0 i) o
" G2 q% o; W8 R) f
6 B, A- ~- x2 d% r; {9 x
& E6 T$ l& d& \ q! X$ X
# 定义非线性目标函数和约束条件" U; i5 n2 t& h3 x, ]
6 v$ P! c: ]& P2 l
objective = cp.Maximize(cp.sqrt(x) + cp.sqrt(y)) # R! y; O) F Y% V: a
* I+ B, X% ?9 W% w$ }
constraints = [ 0 q' w* N$ _5 C' P: z
! l* N7 |; x! c, B4 z* Z* {
x + 2*y <= 3, : h# b2 c) q0 C, D
& G( a; @0 b' S' l) \
x - y >= 1,2 u/ k. r6 K& q0 [5 \4 {
) s& N D' v" o+ \- o1 }
cp.square(x) + cp.square(y) <= 40 c5 ^; w6 u2 i2 U9 A5 u
7 N1 }1 ~: u- @ c8 W% [
]
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在这个例子中，我们定义了一个非线性的目标函数和一组非线性约束条件。然后，我们使用cvxpy创建了一个优化问题，并调用solve方法来求解该问题。cvxpy将自动选择适当的凸优化求解器来解决这个非线性规划问题。6 X+ C( ]2 _1 K ~* b
需要注意的是，cvxpy在处理非线性问题时的效率可能会受到一些限制，特别是对于复杂的非线性问题。对于这些情况，可能需要考虑使用专门的非线性优化库，如SciPy中的optimize模块。$ R. g% n2 g" R; ?, g: _) T
4 Y5 W! q- w$ L
