模混合非线性整数规划python

对于混合非线性整数规划（Mixed-integer Nonlinear Programming，MINLP）问题的求解，Python中有一些库可以使用，如Pyomo、Gurobi、SCIP等。下面以Pyomo为例，介绍一下如何使用Python来求解混合非线性整数规划问题。

首先，确保已经安装了Pyomo和相应的求解器库，例如Gurobi或SCIP。

然后，创建一个Python文件，并导入所需的库和模块：

from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory

接着，定义模型和变量：

model = ConcreteModel()

model.x = Var(within=Binary)
model.y = Var(within=NonNegativeIntegers)

然后，定义目标函数和约束条件：

model.obj = Objective(expr=2*model.x + 3*model.y, sense=minimize)

model.con1 = Constraint(expr=model.x + model.y >= 1)
model.con2 = Constraint(expr=model.x - model.y <= 2)

最后，使用求解器求解模型并输出结果：

solver = SolverFactory('gurobi')
results = solver.solve(model)

model.display()

这是一个简单的例子，你可以根据自己的具体问题进行模型的定义和约束条件的设定。使用Pyomo可以更加灵活地建模和求解混合非线性整数规划问题。

希望这个例子能帮到你！如果你有其他问题，请随时提问。