以下是一个用 Python 实现非线性规划的简单示例代码： ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 定义目标函数 def objective(x): # 这里假设目标函数为 x[0]**2 + x[1]**2 return x[0]**2 + x[1]**2 # 定义约束条件 def constraint1(x): # 假设约束条件为 x[0] + x[1] <= 1 return 1 - (x[0] + x[1]) # 初始化变量 x0 = np.array([0, 0]) # 初始点 # 调用 minimize 函数进行求解 sol = minimize(objective, x0, constraints={'type': 'ineq', 'fun': constraint1}) print(sol) ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 要根据实际问题准确地定义目标函数和约束条件。 2. 初始点的选择可能会影响求解结果，需要根据问题特点合理设置。 3. 对于复杂的非线性规划问题，可能需要调整求解算法的参数以获得更好的结果。 [2024-11-28 20:19:26 | AI写代码神器 | 260点数解答]