python多目标规划代码

以下是一个Python中使用Scipy库进行多目标规划的例子：

from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

# 目标函数
def objective(x):
    return np.array([x[0]**2, x[1]**2])

# 约束条件
def constraint1(x):
    return x[0] + x[1] - 1

def constraint2(x):
    return x[0] - x[1] - 1

# 初始解
x0 = np.array([1.0, 1.0])

# 定义约束条件和边界
cons = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint1},
        {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}]
bnds = ((0, None), (0, None))

# 最小化目标函数
solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bnds, constraints=cons)

# 输出结果
print(solution)

在这个例子中，我们定义了一个二维目标函数，其目标是最小化 $x_1^2$ 和 $x_2^2$。我们同时定义了两个约束条件 $x_1 + x_2 \leq 1$ 和 $x_1 - x_2 \leq 1$。我们使用Scipy库中的minimize函数来最小化目标函数，这个函数支持多个约束条件和边界条件。在这个例子中，我们使用了SLSQP方法来求解。最后打印出结果，包括最优解、目标函数值和约束条件是否满足等信息。