在mystic中添加线性不等式约束

是通过使用约束函数来实现的。约束函数可以将线性不等式转化为等式形式，并将其添加到优化问题中。

具体步骤如下：

1. 定义目标函数：首先，需要定义一个目标函数，即需要优化的函数。目标函数可以是线性函数、非线性函数或者任意复杂的函数。
2. 定义约束函数：接下来，需要定义线性不等式约束的约束函数。约束函数可以将线性不等式转化为等式形式。例如，对于一个线性不等式约束 ax + by <= c，可以定义一个约束函数 f(x, y) = ax + by - c。
3. 添加约束函数：将约束函数添加到优化问题中。在mystic中，可以使用with_penalty函数将约束函数添加到目标函数中。例如，可以使用以下代码将约束函数添加到目标函数中：

from mystic.penalty import with_penalty

# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义约束函数
def constraint(x):
    return x[0] + x[1] - 1

# 添加约束函数
constrained_objective = with_penalty(objective, constraint)

1. 解决优化问题：使用mystic提供的优化算法来解决优化问题。可以选择不同的优化算法，如Differential Evolution、Particle Swarm等。例如，可以使用以下代码解决优化问题：

from mystic.solvers import diffev2

# 定义变量的取值范围
bounds = [(-10, 10), (-10, 10)]

# 解决优化问题
result = diffev2(constrained_objective, bounds)

在上述代码中，bounds定义了变量的取值范围，diffev2是使用Differential Evolution算法来解决优化问题的函数。

总结： 在mystic中添加线性不等式约束的步骤包括定义目标函数、定义约束函数、添加约束函数和解决优化问题。通过使用约束函数，可以将线性不等式约束转化为等式形式，并将其添加到优化问题中。