Python做非凸规划

Python可以用不同的库和算法来解决非凸规划问题。下面介绍几种常用的方法：

1. Scipy库：Scipy是一个强大的科学计算库，其中的optimize模块提供了许多非凸规划算法。其中最常用的是minimize函数，它支持多种优化方法，如Nelder-Mead、BFGS、L-BFGS-B等。你可以根据具体的问题选择合适的方法进行求解。

2. Pyomo库：Pyomo是一个用于建模和优化的Python库，它支持非凸优化问题的建模和求解。你可以使用Pyomo来定义非凸规划问题的数学模型，并调用内置的求解器来解决问题。

3. CVXPY库：CVXPY是一个用于凸优化的Python库，但它也支持一些非凸问题。虽然它主要用于凸优化，但你可以使用它来构建非凸问题的模型，并尝试使用一些特定的求解器来求解。

4. NLopt库：NLopt是一个开源的非线性优化库，它支持多种非凸优化算法。你可以使用NLopt来解决各种非凸规划问题。

以上只是一些常见的方法和库，实际上还有很多其他的方法和工具可以用于非凸规划问题。你可以根据具体的问题和需求选择合适的方法和工具来解决非凸规划问题。