近似交替线性化最小化算法的python实现

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    # 定义目标函数
    return x[0]**2 + x[1]**2

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

def constraint2(x):
    # 定义约束条件2
    return x[0] - x[1] - 1

# 定义初始解
x0 = np.array([0, 0])

# 定义约束条件
cons = [{'type': 'eq', 'fun': constraint1}, {'type': 'eq', 'fun': constraint2}]

# 使用AALM算法求解最小化问题
result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=cons)

# 输出最优解
print(result.x)