现在有30个决策变量，x1.x2.x3......x30每一个变量的取值范围都是-10到10，用python求|x1|*|x2|*......*|x29|*|x30|的最小值

可以使用Python的优化库来求解这个问题。下面是使用SciPy库中的optimize.minimize函数来求解的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return np.prod(np.abs(x))

x0 = np.zeros(30)  # 初始值为全零向量
bounds = [(-10, 10)] * 30  # 变量的取值范围为-10到10

result = minimize(objective, x0, bounds=bounds)

min_value = result.fun
min_x = result.x

print("最小值:", min_value)
print("最小值对应的变量值:", min_x)

在上述代码中，我们定义了一个目标函数`objective`，该函数计算了给定决策变量的绝对值的乘积。然后，我们使用`minimize`函数来最小化这个目标函数，其中`x0`是初始变量值，`bounds`定义了每个变量的取值范围。最后，我们打印出最小值和最小值对应的变量值。