数学建模多目标规划代码

数学建模中的多目标优化（Multi-objective Optimization，简称MOO）是一种解决实际问题时，需要同时考虑多个目标函数的情况。在代码中，通常使用线性规划、非线性规划、整数规划等数学工具库来处理。例如，在Python中，我们可以使用`scipy.optimize`模块的`multiobjective`子包，如`NonlinearConstraint`和`BaseProblem`类来进行多目标规划。

下面是一个简单的示例，使用`pandas`, `numpy`和`scipy`来创建一个多目标规划的问题：

from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

# 假设我们有两个目标函数 f1(x) 和 f2(x)
def objectives(x):
    f1 = x[0]**2 + x[1]**2  # 示例的目标函数1，这里简化为平方和
    f2 = -x[0] * x[1]       # 示例的目标函数2，这里是负乘积
    return [f1, f2]

# 定义决策变量范围和约束条件（如果有的话）
bounds = [(0, 1), (0, 1)]  # 假定每个目标函数对应的变量都在0到1之间

# 创建多目标优化问题
problem = {'func': objectives,
           'x0': np.random.rand(2),  # 初始猜测点
           ' bounds': bounds}

# 使用pareto排序算法求解
solution = minimize(problem['func'], method='nelder-mead', options={'maxiter': 1000})

# 打印结果，包括最优解及其对应的目标值
print("Optimal solution:", solution.x)
print("Objective values:", solution.fun)