我需要一段面向空天地网络使用凸优化进行任务卸载与资源分配的代码

在处理空天地网络的任务卸载与资源分配问题时，凸优化是一个有效的数学工具，它假设目标函数和约束条件都是凸的，可以保证找到全局最优解。以下是一个简化版的Python代码示例，使用Scipy库来进行凸优化，但这只是一个基本框架，实际应用可能需要考虑更复杂的网络结构、任务特性等因素：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义优化模型
def objective_function(x):
    # x是一个向量，代表任务卸载比例和资源分配权重
    task_offload = x[:n_tasks]
    resource_allocation = x[n_tasks:]

    # 网络模型中的计算成本和通信代价等复杂函数
    total_cost = calculate_cost(task_offload, resource_allocation)

    return total_cost

def constraints(x):
    # 添加约束条件，例如总资源限制、任务完成时间等
    return np.sum(resource_allocation) - total_resources <= 0, ... # 根据实际需求编写约束表达式

# 参数设定
n_tasks = ...  # 总任务数
total_resources = ...  # 网络总资源
initial_guess = np.zeros(n_tasks + n_resources)  # 初始猜测值

# 使用Scipy的minimize函数求解
solution = minimize(objective_function, initial_guess, method='SLSQP', constraints=constraints)

# 打印结果
task_offload_result = solution.x[:n_tasks]
resource_allocation_result = solution.x[n_tasks:]
print("任务卸载比例:", task_offload_result)
print("资源分配:", resource_allocation_result)