多目标规划python代码

多目标规划是一种在数学建模中常用的方法，可以用来求解多个目标函数的最优解。下面是一个使用Python进行多目标规划求解的示例代码：

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    f1 = x[0]**2 + x[1]**2
    f2 = (x[0]-1)**2 + x[1]**2
    return [f1, f2]

# 定义约束条件
def constraint1(x):
    return x[0] + x[1] - 1

def constraint2(x):
    return x[0] - x[1] - 1

# 定义初始解
x0 = [0, 0]

# 定义约束条件类型
constraint_eq = {'type': 'eq', 'fun': constraint1}
constraint_ineq = {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}

# 定义优化问题
problem = {'type': 'min', 'fun': objective, 'x0': x0, 'constraints': [constraint_eq, constraint_ineq]}

# 求解优化问题
result = minimize(**problem)

# 输出最优解和目标函数值
print("Optimal solution: ", result.x)
print("Objective function values: ", result.fun)

这段代码使用了`scipy.optimize.minimize`函数来进行多目标规划求解。首先定义了目标函数`objective`，然后定义了约束条件`constraint1`和`constraint2`。接着定义了初始解`x0`和约束条件类型`constraint_eq`和`constraint_ineq`。最后，定义了优化问题`problem`，并使用`minimize`函数求解该问题。最优解和目标函数值可以通过`result.x`和`result.fun`来获取。