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5.5求非凸函数的线性规划问题

时间:2024-10-12 17:15:45浏览次数:8  
标签:return 5.5 0.1 凸函数 fun 求非 ineq type def

import numpy as np  
from scipy.optimize import minimize  
  
def objective(x):  
    return 2*x[0] + 3*x[0]**2 + 3*x[1] + x[1]**2 + x[2]  
  
def constraint1(x):  
    return 10 - (x[0] + 2*x[0]**2 + x[1] + 2*x[1]**2 + x[2])  
  
def constraint2(x):  
    return 50 - (x[0] + x[0]**2 + x[1] + x[1]**2 - x[2])  
  
def constraint3(x):  
    return 40 - (2*x[0] + x[0]**2 + 2*x[1] + x[2])  
  
 
def constraint4(x):  
    return x[0]**2 + x[2] - 2  
  
def constraint5(x):  
    return 1 - (x[0] + 2*x[1])  
  
constraints = [  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint1},  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint2},  
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint3},  
    # {'type': 'eq', 'fun': constraint4}, 
    {'type': 'ineq', 'fun': constraint5}  
]  
  
 
bounds = [(0, None)] * 3  
x0 = np.array([0.1, 0.1, 0.1])  
  
result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=constraints, bounds=bounds)  
  
print('Optimal solution:', result.x)  
print('Objective function value at optimal solution:', result.fun)  
 
print("学号:3008")

标签:return,5.5,0.1,凸函数,fun,求非,ineq,type,def
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