使用Python进行非线性规划（通过scipy.optimize.minimize方法）。

简介：
一、背景：当前项目需要利用 Python 解决非线性规划问题。非线性规划通常可以根据目标函数的特性进行分类，即目标函数为凸函数或非凸函数。对于凸函数的非线性规划，例如 fun = x² + y² + xy，存在许多成熟的 Python 库以及丰富的在线资源可供参考，例如 CVXPY 中关于非凸函数非线性规划（求极值）的讨论。从处理方法来看，可以尝试以下几种途径：1. 采用纯数学方法，通过求导和极值分析进行求解；2. 利用神经网络和深度学习技术来处理该问题，并借鉴反向传播算法中链式求导的过程；3. 探索并应用现有的 Python 库，本文将重点介绍如何使用 scipy.optimize.minimize 方法。 二、库方法介绍：官方文档位于 https://docs.scipy.org/do 。