用python求解非线性规划方程

Python中有很多非线性规划方程的求解工具，其中比较常用的是SciPy中的optimize模块。以下是一个求解非线性规划方程的示例代码：

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

def constraint1(x):
    return x[0] + x[1] - 1

def constraint2(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 - 0.25

x0 = [0.5, 0.5]
bounds = [(0, None), (0, None)]
constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint1},
               {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}]
solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)

print(solution)

在上述代码中，我们定义了目标函数objective、两个约束条件constraint1和constraint2，然后使用minimize函数求解。其中，x0是初值，bounds是变量的范围，constraints是约束条件。最后的solution变量包含了最优解和最优解的函数值等信息。