python求解非线性不等式组

在Python中，我们可以使用`scipy.optimize`模块中的`linprog`函数来求解线性不等式组。但是，如果你遇到的是非线性不等式组，情况就没那么简单了，因为`linprog`只适用于线性优化问题。对于非线性不等式，通常需要采用数值方法，如SLSQP、L-BFGS-B或COBYLA算法，这些在`scipy.optimize.minimize`函数中可以找到。

例如，你可以使用`minimize`函数结合`Bounds`对象来限制变量在某个范围内，并设置`constraints`参数来定义不等式约束：

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    # 定义目标函数
    pass

# 约束条件 (inequality constraints)
cons = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -x[0] - x[1]},)  # 示例：x1 + x2 <= 0
bnds = ((0, None), (0, None))  # 变量范围，(lower_bound, upper_bound)

# 搜索空间
solution = minimize(objective, [1, 1], bounds=bnds, constraints=cons,
                    method='SLSQP')  # 使用特定的优化方法

if solution.success:
    print("最优解:", solution.x)
else:
    print("求解失败:", solution.message)