Python解算非丝性整体规划例子

根据提供的引用内容，可以使用拉格朗日乘子法和Python包来解决非线性规划问题。以下是一个使用Python包解决非线性规划问题的例子：

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数和约束条件
def objective(x):
    return x[0]*x[3]*(x[0]+x[1]+x[2])+x[2]
def constraint1(x):
    return x[0]*x[1]*x[2]*x[3]-25.0

def constraint2(x):
    sum_sq = 40
    for i in range(4):
        sum_sq = sum_sq - x[i]**2
    return sum_sq

# 定义变量的取值范围
b = (1.0,5.0)
bnds = (b, b, b, b)

# 定义约束条件
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
con2 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}
cons = [con1, con2]

# 求解非线性规划问题
solution = minimize(objective,[1,5,5,1],method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)

# 输出结果
print(solution)

上述代码中，使用了SciPy库中的minimize函数来求解非线性规划问题。在定义目标函数和约束条件后，使用minimize函数来求解问题。其中，method参数指定了使用的求解方法，bounds参数指定了变量的取值范围，constraints参数指定了约束条件。