PythonOPT算法代码

Python中的Optimization ToolKit (PythonOPT)是一组用于解决优化问题的工具库，它通常不是直接提供算法代码，而是提供了一个框架和接口来调用各种优化算法，如线性规划、整数规划、非线性优化等。例如，你可以使用SciPy库中的`scipy.optimize`模块，该模块包含了众多优化算法如梯度下降法(`gradient_descent`)、牛顿法(`newton_method`)、拟牛顿法(`quasi_newton`)以及更高级的优化算法。

以下是一个简单的使用Scipy库求解最小化函数的例子：

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 初始猜测值
x0 = [0, 0]

# 使用minimize函数，选择梯度下降法
result = minimize(objective_function, x0, method='CG')

# 输出结果
print("最优解:", result.x)
print("最小值:", result.fun)