本文章深入探讨如何运用Python编程语言有效解决包含各种约束条件的最优化问题。通过结合使用科学计算库如SciPy和CVXOPT，读者能够掌握处理线性、非线性和整数规划等不同类型优化挑战的方法与技巧，为实际应用提供强大支持。
题目：1. 利用拉格朗日乘子法
导入sympy包以进行求导和方程组的求解：
```python
from sympy import *
```
设置变量：
```python
x1 = symbols(x1)
x2 = symbols(x2)
alpha = symbols(alpha)
beta = symbols(beta)
```
构造拉格朗日等式：
```python
L = 10 - x1*x1 - x2*x2 + alpha * (x1*x1 - x2) + beta * (x1 + x2)
```
求导，构建KKT条件：
```python
difyL_x1 = diff(L, x1) # 对变量x1求导
difyL_x2 = diff(L, x2) # 对变量x2求导
```
5星
