python非线性规划求解
时间: 2023-09-28 20:07:01 浏览: 54
在Python中,可以使用`scipy`库中的`minimize`函数来求解非线性规划问题。`minimize`函数提供了多种算法来求解非线性规划问题,其中包括SLSQP、trust-constr等算法。下面是一个示例代码,演示如何使用`minimize`函数求解非线性规划问题:
```python
from scipy.optimize import minimize
# 定义目标函数
def objective(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 定义不等式约束
def constraint(x):
return x[0] + x[1] - 1
# 定义初始猜测值
x0 = [0, 0]
# 定义不等式约束条件
cons = {'type': 'ineq', 'fun': constraint}
# 求解非线性规划问题
res = minimize(objective, x0, constraints=cons)
# 输出最优解及目标函数的最小值
print('最优解:', res.x)
print('目标函数的最小值:', res.fun)
```
在以上示例中,目标函数为 `x1^2 + x2^2`,不等式约束为 `x1 + x2 - 1 >= 0`。通过定义目标函数`objective`和不等式约束函数`constraint`,并调用`minimize`函数进行求解,即可得到最优解及目标函数的最小值。
需要注意的是,`minimize`函数默认求解的是最小化问题。如果需要求解最大化问题,可以将目标函数取负值。另外,`minimize`函数还支持等式约束、变量的上下界约束以及其他高级约束条件的设置,可根据具体问题进行使用。
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