c# ObjectiveFunction.NonlinearModel

`ObjectiveFunction.NonlinearModel` 是一个 C# 库，用于解决非线性优化问题。它提供了一些用于构建目标函数和约束条件的函数，并支持使用不同的优化算法进行求解。

下面是一个使用 `ObjectiveFunction.NonlinearModel` 的例子：

// 定义目标函数和约束条件
Func<double[], double> objectiveFunction = x => x[0] * x[1] * (x[0] + x[1] + Math.Sqrt(x[0] * x[0] + x[1] * x[1]));
Func<double[], double[]> constraintFunction = x => new double[] { x[0] + 2 * x[1] - 1, x[0] * x[1] - 1 };

// 设置初始点和约束条件
double[] initialGuess = new double[] { 1, 1 };
double[] lowerBounds = new double[] { 0, 0 };
double[] upperBounds = new double[] { double.PositiveInfinity, double.PositiveInfinity };

// 使用 BFGS 算法求解最优解
var result = ObjectiveFunction.NonlinearModel(objectiveFunction, constraintFunction, initialGuess, lowerBounds, upperBounds, Algorithm.BFGS);

// 输出结果
Console.WriteLine("Optimal solution: ({0}, {1})", result.MinimizingPoint[0], result.MinimizingPoint[1]);
Console.WriteLine("Minimum value: {0}", result.FunctionInfoAtMinimum.Value);

在上面的例子中，我们首先定义了一个目标函数 `objectiveFunction` 和一个约束条件函数 `constraintFunction`。然后，我们设置了初始点和约束条件的上下界。最后，我们使用 `ObjectiveFunction.NonlinearModel` 函数，并传入目标函数、约束条件、初始点和约束条件的上下界等参数进行求解。在这个例子中，我们使用的是 BFGS 算法。

`ObjectiveFunction.NonlinearModel` 函数会返回一个 `OptimizationResult` 类型的结果，其中包含最优解和最小化函数值等信息。我们可以使用这个结果来获取最优解和最小化函数值。