现在有30个决策变量，x1.x2.x3......x30每一个变量的取值范围都是-10到10，用python求1*|x1|+2*|x2|+......+29*|x29|+30*|x30|的最小值

可以使用Python的优化库来求解这个问题，例如使用SciPy库中的优化函数`minimize`。首先，我们需要定义目标函数和约束条件。

目标函数是1*|x1|+2*|x2|+......+29*|x29|+30*|x30|，可以表示为：

def objective(x):
    return sum(i * abs(x[i-1]) for i in range(1, len(x)+1))

约束条件是每个决策变量的取值范围是-10到10，可以表示为：

from scipy.optimize import minimize

bounds = [(-10, 10)] * 30

然后，我们可以使用`minimize`函数来求解最小值：

result = minimize(objective, [0] * 30, bounds=bounds)
min_value = result.fun

最后，我们可以打印出最小值：

print("Min value: ", min_value)

完整的代码如下所示：

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return sum(i * abs(x[i-1]) for i in range(1, len(x)+1))

bounds = [(-10, 10)] * 30

result = minimize(objective, [0] * 30, bounds=bounds)
min_value = result.fun

print("Min value: ", min_value)