python minimize函数

`minimize` 函数是 `scipy.optimize` 模块中的一个函数，用于求解无约束或有约束的多元函数的最小值。

函数的基本用法如下：

from scipy.optimize import minimize

def objective_function(x):
    # 定义目标函数
    return x[0]**2 + x[1]**2

x0 = [1, 1]  # 初始值
result = minimize(objective_function, x0)
print(result)

其中 `objective_function` 是目标函数，`x0` 是初始值。`minimize` 函数返回一个 `OptimizeResult` 对象，其中包含了最小值、最优解等信息。

如果需要添加约束条件，可以使用 `constraints` 参数。例如，定义一个只有等式约束的目标函数：

from scipy.optimize import minimize

def objective_function(x):
    # 定义目标函数
    return x[0]**2 + x[1]**2

def constraint(x):
    # 定义等式约束
    return x[0] + x[1] - 1

x0 = [1, 1]  # 初始值
constraint_eq = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
result = minimize(objective_function, x0, constraints=constraint_eq)
print(result)

其中 `constraint` 函数定义了等式约束，`constraint_eq` 是一个字典，用于指定约束条件的类型和函数。