python非线性规划

Python中有多个非线性规划的求解器可供选择，包括Scipy库中的optimize模块和OpenOpt软件包等。下面是一个使用Scipy中的L-BFGS-B算法求解非线性规划的示例代码：

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

def constraint1(x):
    return x[0] + x[1] - 1

def constraint2(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 - 2

x0 = [0, 0]
bnds = ((-1, 1), (-1, 1))
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
con2 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}
cons = [con1, con2]

solution = minimize(objective, x0, method='L-BFGS-B', bounds=bnds, constraints=cons)

print(solution)

在该示例中，我们定义了一个目标函数和两个约束条件，并使用L-BFGS-B算法求解最小化目标函数的问题。其中x0为初始值，bnds为变量的取值范围，cons为约束条件。最后打印出求解结果。

需要注意的是，使用非线性规划求解器时，初始值对求解结果有很大影响，因此需要对初始值进行合理选择。同时，约束条件也需要合理设置，以保证求解器能够找到可行解。