请给我一个具体的分布鲁棒优化python代码

分布鲁棒优化是一种考虑不确定性因素的优化方法，它在多个场景下对模型的不确定性进行建模。具体来说，它考虑了不确定参数的实际分布，并在最坏情况下寻找最优解。以下是一个简单的分布鲁棒优化问题的Python代码示例，使用线性规划作为问题的基础。

请注意，为了运行此代码，你需要安装`cvxpy`和`scipy`库。

import cvxpy as cp
from scipy.stats import norm

# 参数设置
n = 3  # 模型中的决策变量数量
m = 2  # 约束条件数量
mu = [0.5, 1, 1.5]  # 不确定参数的均值
sigma = [0.1, 0.2, 0.3]  # 不确定参数的标准差
num_samples = 1000  # 从不确定性分布中抽取样本数量

# 决策变量
x = cp.Variable(n)

# 目标函数系数（可能受不确定性影响）
objective_coeffs = cp.Parameter(n)

# 约束条件
constraints = [x >= 0]  # 决策变量的非负性约束
for i in range(m):
    # 假设每个约束条件右侧的参数都有不确定性
    samples = norm.rvs(mu, sigma, size=num_samples)
    for j in range(num_samples):
        # 在这里构建分布鲁棒的约束条件
        # 注意这里使用了CVXPY的期望值函数和二阶锥约束
        constraints.append(x @ samples[j] <= 1)

# 定义并求解问题
problem = cp.Problem(cp.Minimize(objective_coeffs @ x), constraints)
problem.solve()

# 输出结果
print("最优值:", problem.value)
print("最优解:", x.value)

在这个例子中，我们构建了一个具有不确定性的线性规划问题，并用分布鲁棒方法进行求解。这里我们考虑了每个约束条件右侧的参数是不确定的，并且我们抽取了`num_samples`个样本点来建模这种不确定性。代码使用了`cvxpy`库来定义和求解优化问题，并假设了这些参数符合正态分布。