基于scipy的非线性规划 实例

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在Python中，你可以使用SciPy库来求解非线性规划问题。SciPy的optimize模块提供了minimize函数，可以用于求解各种优化问题，包括非线性规划。
以下是使用SciPy求解非线性规划问题的基本示例：
from scipy.optimize import minimize
- ?' d2 [4 w7 T0 W- |- O* x9 e
9 ^* k0 V7 B3 c8 `' B# 定义目标函数
# ~: R0 s8 P" a+ a) ^- E! \1 hdef objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2
2 V9 N. i/ D8 H) W
# 定义约束条件
1 g6 h& p8 N2 G# S: T) s. t! wdef constraint1(x):
/ p% V  |7 i) o% u3 T+ M    return x[0] + x[1] - 3
, Y& y! k. S% O1 o* t0 h( a* B% A
def constraint2(x):
    return x[0] - x[1] - 1
/ r( E9 s! M! R4 t( i  [1 \
# 初始猜测值
x0 = [0, 0]

! c4 i8 }. P3 ?' t# 定义约束条件
2 X, V5 o3 w0 Acons = ({'type': 'eq', 'fun': constraint1},
        {'type': 'eq', 'fun': constraint2})
6 A* S$ v- C$ ~; {4 z- X
1 Y. }: N4 X. h2 P# 定义变量的取值范围
# E# _4 Q7 M: l. ^+ ^6 A) ~! ?bounds = ((None, None), (None, None))

3 l. ~/ p% b! u5 q# 求解非线性规划问题
result = minimize(objective, x0, constraints=cons, bounds=bounds)
% i; A9 B$ D$ C* W4 ^5 \9 ^' ]; ~
& m. L' Q$ E/ v% e: d3 N# 输出结果
5 @  m  G: |- {: U; \2 D3 xprint("Optimal value:", result.fun)
print("Optimal var:", result.x)
( @& x5 x+ f6 v, p7 _
" t* |: `: |  b9 D/ [, f) Z在这个例子中，我们首先定义了一个目标函数和一组约束条件。然后，我们使用SciPy的minimize函数来求解非线性规划问题。我们将目标函数、初始猜测值、约束条件以及变量的取值范围作为参数传递给minimize函数。最后，我们打印出优化结果，包括最优值和最优解。
这就是使用SciPy库求解非线性规划问题的基本方法。你可以根据实际问题的复杂程度和要求，灵活地定义目标函数和约束条件，并调整优化算法的参数以获得最佳结果。

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