目标函数为三重西格玛求和，约束条件包括只取0,1的变量，还有含幂函数的不等式，西格玛求和的不等式。应该怎么编写python程序，举个实例

目标函数为三重西格玛求和的问题通常涉及整数规划（Integer Programming），其中需要寻找的是满足特定约束条件下变量值的整数解。在Python中，可以使用一些优化库如`scipy.optimize`结合整数线性规划模块`scipysparse`或`docplex`来进行求解。

以下是一个基本的示例，假设我们有三个变量x、y、z，它们的取值范围是0到1之间，并受到一个幂函数不等式的约束，以及一个总和的限制。我们将用`scipy`和`scipy.sparse`来创建这个问题：

from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

# 定义目标函数系数和常数项
c = np.array([1, 1, 1])  # 对每个变量的权重

# 构造约束矩阵
A = [[0, 0, 0],  # 限制变量非负
     [1, 1, 1],  # x + y + z <= M (假设M是一个大常数)
     [1, -1, 0],  # x >= y
     [1, 0, -1]]  # x >= z

# 构造约束右侧值和下界（因为变量取0或1）
b = np.array([0, M, 0, 0])
ub = np.array([1, 1, 1, 1])  # 上界为1，因为我们只考虑0和1的取值

# 如果有幂函数的不等式，你可以添加更多的行到A和b数组中，格式类似上述的约束

# 创建稀疏矩阵
sparse_A = sparse.coo_matrix(A)

# 添加幂函数不等式的约束（这里仅做简单示例，实际操作需要转换为合适的形式）
pow_constraint = (x**2 + y**2) <= some_threshold
# 将这个不等式转化为适合linprog的格式（这取决于具体形式）

# 调用linprog并设置整数解选项
res = linprog(c, A_ub=sparse_A.tocsr(), b_ub=b, bounds=(0, ub), method='highs-ipm', options={'integer': True})

# 检查结果
if res.success:
    optimal_solution = res.x
    print(f"最优解：{optimal_solution}")
else:
    print("优化未成功")