Python 3.x pyscipopt，非线性方程组，代码正在运行，但速度慢'；t刻度

我有一个方程组要解，它是这样的：

等式的左侧是总和，右侧是约束。我有一个N个变量的非线性方程组

我试着用scipy fsolve解决它，但它不会收敛，sympy也有一个解算器，也不会收敛。我遇到了pyscipopt，它似乎工作正常，但行为不一致，并且出现故障

将numpy作为np导入
将networkx导入为nx
''用n个节点设置问题，用度序列设置约束数组c''
''示例：幂律度分布''
n=8
c=np.round（nx.utils.random\u sequence.powerlaw\u sequence（n））
“其他示例”
#n=8
#c=[1,2,2,1,2,1,1,2]
#n=3
#c=[2,1,1]
从pyscipopt导入模型，quicksum
m=模型（）
“收敛容忍度”
tol=1e-6
打印（“创建拉格朗日乘数”）
X=dict（zip（范围（n），[m.addVar（vtype=“C”，lb=0）表示范围（n）中的i）]）
#X=dict（zip（范围（n），[m.addVar（vtype=“C”）表示范围（n）中的i）]）
''为目标函数创建变量，因为它是非线性的
并且必须线性化“'
Y=m.addVar（vtype='C'）
打印（'设置约束'）
''这些方程基本上是和度的，你能分享整个代码吗<代码>X

和

Y

未初始化。对于

n

的大小，您是否遇到问题？1。我编辑了这篇文章并添加了整个代码2。我认为，即使n=8具有稍微不同的约束（幂律，参见代码），也不会产生结果。我知道一个简单的例子（n=8c=[1,2,2,1,2,1,1,2]）是有效的，但我不知道为什么其他的不起作用。这似乎是一个棘手的问题。特别是，它是一个纯连续非线性问题，因此SCIP可能不是最适合的求解器。你查过男爵、安提戈涅、库恩或林多吗？哈！那我就试试这些。谢谢我将在一周左右的时间里汇报^^^^^一般来说，没有上限会使问题变得更加困难，并且会导致很长的解决时间。