python pyomo非线性规划

Pyomo 是一个用于建模和求解优化问题的 Python 包。Pyomo 支持线性规划和非线性规划问题的建模和求解。

要解决非线性规划问题，你可以使用 Pyomo 的接口来定义目标函数和约束条件，然后选择适当的求解器来求解问题。Pyomo 提供了多个求解器接口，包括商业求解器（如 Gurobi 和 CPLEX）以及开源求解器（如 IPOPT 和 Bonmin）。

以下是一个使用 Pyomo 解决非线性规划问题的示例：

from pyomo.environ import *

model = ConcreteModel()

# 定义变量
model.x = Var(within=NonNegativeReals)
model.y = Var(within=NonNegativeReals)

# 定义目标函数
model.obj = Objective(expr=model.x**2 + model.y**2)

# 定义约束条件
model.con1 = Constraint(expr=model.x + model.y >= 1)

# 求解问题
opt = SolverFactory('ipopt')  # 使用 IPOPT 求解器
results = opt.solve(model)

# 输出结果
model.display()

在这个示例中，我们定义了两个变量 `x` 和 `y`，并将它们限制为非负实数。我们定义了目标函数 `obj`，并且定义了一个约束条件 `con1`。最后，我们使用 IPOPT 求解器来求解问题，并输出结果。

请注意，你需要先安装 Pyomo 和相应的求解器才能运行以上代码。你可以通过在命令行中运行 `pip install pyomo` 来安装 Pyomo，然后按照求解器的文档来安装相应的求解器。