python中的非线性约束优化——变量和除法

我有一个优化问题。我的所有其他约束都是线性的，但我有一个约束如下：

在这个方程中，s、r和k是常数，我有值，a和s是未知参数

实际上，目标函数是：

它还有一些其他的线性约束

我正在寻找一个python包，它可以解决这个问题，并且可以将上面提到的约束作为优化问题的参数。 我首先搜索线性规划解决方案，但当我试图在纸浆中进行约束时，我得到了以下错误：

TypeError: Non-constant expressions cannot be multiplied

这可以通过以下方式实现：

---

你可以用这种方法表达任何多项式表达式。

请发布一篇尝试非线性规划的文章。如果一个约束是非线性的，则不能使用LP。p值已知还是未知？可以引入辅助变量

t>0

，并将约束替换为

C_i=t*a_i*p_i^（1-r）

@GZ0。它们在一个数组中已知，其中包含值。

from pyscipopt import Model
model = Model()
x = model.addVar("x")
y = model.addVar("y")
z = model.addVar("z")
model.setObjective(c)
model.addCons(x / (y*z) >= 0)
model.optimize()