多目标规划模型python

多目标规划（Multi-Objective Programming）是一种优化问题，旨在同时优化多个目标函数。在Python中，可以使用多种库和工具来建立和解决多目标规划模型。

一种常用的库是Pyomo，它是一个用于数学建模和优化的Python工具包。Pyomo支持线性规划、非线性规划和混合整数规划等多种优化问题，包括多目标规划。

在Pyomo中，可以使用其建模语言来定义多目标规划模型。下面是一个简单的例子：

from pyomo.environ import *

# 创建一个模型对象
model = ConcreteModel()

# 定义决策变量
model.x = Var(within=NonNegativeReals)
model.y = Var(within=NonNegativeReals)

# 定义目标函数
model.obj1 = Objective(expr=model.x, sense=minimize)
model.obj2 = Objective(expr=model.y, sense=minimize)

# 定义约束条件
model.con1 = Constraint(expr=2*model.x + model.y >= 1)

# 求解模型
solver = SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(model)

# 输出结果
print("x =", value(model.x))
print("y =", value(model.y))

在这个例子中，我们定义了两个目标函数（`obj1`和`obj2`），并且都是最小化目标。我们还定义了一个约束条件（`con1`）。使用求解器（这里使用的是GLPK求解器）来求解模型，并输出结果。

除了Pyomo，还有其他一些库和工具可以用于多目标规划建模和求解，例如Pymoo、Platypus等。你可以根据自己的需求选择适合的工具进行使用。