求解多变量非线性全局最优解_优化 | 利用SciPy求解非线性规划问题

求解多变量非线性全局最优解通常需要使用全局优化算法，因为非线性优化问题存在多个局部最优解，而全局优化算法可以搜索整个解空间，找到全局最优解。SciPy是一个Python科学计算库，其中包含了许多用于优化的函数和算法。

在SciPy中，可以使用`scipy.optimize`模块中的`differential_evolution`函数来进行全局优化。该函数使用差分进化算法来搜索解空间，并返回找到的全局最优解。以下是一个使用`differential_evolution`函数求解多变量非线性全局最优解的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution

# 定义目标函数，这里使用Rosenbrock函数作为示例
def rosenbrock(x):
    return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0)

# 定义变量的取值范围
bounds = [(-5, 5) for i in range(10)]

# 使用differential_evolution函数求解全局最优解
result = differential_evolution(rosenbrock, bounds)

print(result.x)
print(result.fun)

在上面的示例中，首先定义了一个目标函数`rosenbrock`，这是一个经典的非线性优化函数。然后定义了变量的取值范围`bounds`，这里假设有10个变量，每个变量的取值范围都是[-5, 5]。最后使用`differential_evolution`函数求解全局最优解，并打印出结果。