casADi的测试代码

当然可以！以下是一个使用casADi库进行最小化问题求解的示例代码：

import casadi as ca

# 创建变量和参数
x = ca.SX.sym('x')
y = ca.SX.sym('y')
a = ca.SX.sym('a')

# 定义目标函数
obj = (x-a)**2 + (y-a)**2

# 构建约束条件
g1 = x + y - 1
g2 = x**2 + y**2 - 1

# 构建优化问题
nlp = {'x': ca.vertcat(x, y), 'f': obj, 'g': ca.vertcat(g1, g2)}
opts = {'ipopt.print_level': 0, 'print_time': 0, 'ipopt.tol': 1e-4}
solver = ca.nlpsol('solver', 'ipopt', nlp, opts)

# 设置初始值和参数值
x0 = [0.5, 0.5]
p = [0.2]

# 求解优化问题
sol = solver(x0=x0, p=p)

# 获取结果
x_opt = sol['x']
f_opt = sol['f']

print("Optimal solution:")
print("x =", x_opt[0])
print("y =", x_opt[1])
print("Objective value =", f_opt)

这是一个简单的二维最小化问题，目标是最小化 `(x-a)^2 + (y-a)^2`，约束条件为 `x + y <= 1` 和 `x^2 + y^2 <= 1`。通过调用 `solver` 求解器来获得最优解和目标函数值。

请注意，这只是casADi的简单示例代码之一。casADi还提供了许多其他功能，如符号计算、非线性优化、动态优化等。你可以根据自己的需求使用casADi进行更复杂的问题求解。