清风数学建模多目标规划代码

你好！对于清风数学建模的多目标规划代码，这里给出一个简单的示例供参考：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    # 这里示例一个简单的多目标函数，你可以根据自己的需求进行修改
    f1 = x[0]**2 + x[1]**2
    f2 = (x[0]-1)**2 + x[1]**2
    return f1, f2

# 定义约束函数
def constraint(x):
    # 这里示例一个简单的约束函数，你可以根据自己的需求进行修改
    return x[0] + 2*x[1] - 1

# 定义目标函数和约束函数的向量化形式
def objective_vectorized(x):
    f1, f2 = objective(x)
    return np.array([f1, f2])

def constraint_vectorized(x):
    return np.array([constraint(x)])

# 设置初始猜测值
x0 = np.array([0, 0])

# 定义优化问题
problem = {
    'type': 'SLSQP',
    'fun': objective_vectorized,
    'x0': x0,
    'jac': False,
    'constraints': [{'type': 'eq', 'fun': constraint_vectorized}]
}

# 求解多目标规划问题
result = minimize(**problem)

# 输出结果
print("目标函数值：", result.fun)
print("最优解：", result.x)

注意：上述代码使用了`scipy.optimize.minimize`函数进行多目标规划求解，其中目标函数和约束函数的向量化形式分别为`objective_vectorized`和`constraint_vectorized`。你可以根据具体的问题来定义自己的目标函数和约束函数，并进行相应的修改。

希望以上代码对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提出。