遗传算法求解非线性规划问题，要求带约束条件，帮我写一个python代码 遗传算法求解非线性规划问题，要求带约束条件，帮我写一个python代码 遗传算法求解非线性规划问题，要求带约束条件，应用到实际案例中，帮我写一个python代码

当然，让我们以一个实际的经济学模型为例，比如生产函数最大化问题，同时考虑资源限制。假设有一个工厂想要在成本和效率之间找到平衡，其中工人数、机器数和产量为决策变量，而总投入和总产出需要满足约束。以下是一个简化版的Python代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution, Bounds

# 生产函数
def production_function(x):
    labor = x[0]  # 工人数量
    machines = x[1]  # 机器数量
    output = x[2]  # 产量

    # 假设生产函数为劳动+机器的指数型，单位成本和效率系数分别为c和efficiency
    cost = c * labor + m * machines
    efficiency_gain = efficiency * labor**alpha * machines**beta
    profit = efficiency_gain - cost

    # 添加约束
    if labor > max_labor or machines > max_machines or output <= 0:
        return np.inf  # 达到约束时返回无穷大，表示不可接受的解

    return -profit  # 因为我们要最大化利润，所以目标函数取反

# 参数设定
labor_bounds = (0, max_labor)
machines_bounds = (0, max_machines)
output_bounds = (0, np.inf)  # 产量无上限，但可以根据实际情况设置

costs = [c, m]  # 单位成本和机器成本
efficiencies = [alpha, beta]  # 劳动和机器的效率系数

# 构建约束
constr = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: max_labor - x[0]},
          {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: max_machines - x[1]})

# 调用遗传算法
maximize = True  # 因为我们是要最大化利润，所以True
result = differential_evolution(production_function, [(labor_bounds, labor), (machines_bounds, machines), (output_bounds, output)],
                                constraints=constr, args=(costs, efficiencies), maximize=maximize)

# 输出结果
print(f"最优解：{result.x}")
print(f"工人数量：{result.x[0]}, 机器数量：{result.x[1]}, 产量：{result.x[2]}")
print(f"最大利润：{-result.fun}")