我有一个在Jython下运行的python程序(使用第三方javaapi)，我想在其中计算一个多元函数的约束最小化。在

Scipy有一个很好工作的模块(^{})，但不幸的是，您不能在Jython中使用Scipy。有人知道Jython有什么好的图书馆/有其他方法吗？如果我能在Jython下运行这个程序，我就准备好了：def func(x, sign=1.0):

""" Objective function -- minimize this """

return sign*(2*x[0]*x[1] + 2*x[0] - x[0]**2 - 2*x[1]**2)

def func_deriv(x, sign=1.0):

""" Derivative of objective function """

dfdx0 = sign*(-2*x[0] + 2*x[1] + 2)

dfdx1 = sign*(2*x[0] - 4*x[1])

return np.array([ dfdx0, dfdx1 ])

cons = ({'type': 'eq',

'fun' : lambda x: np.array([x[0]**3 - x[1]]),

'jac' : lambda x: np.array([3.0*(x[0]**2.0), -1.0])}, #partial derivative of fun

{'type': 'ineq',

'fun' : lambda x: np.array([x[1] - 1]),

'jac' : lambda x: np.array([0.0, 1.0])}) #partial derivative of fun

res = minimize(func, [-1.0,1.0], args=(-1.0,), jac=func_deriv,

method='SLSQP', constraints=cons, options={'disp': True})

谢谢！-迈克尔