在SciPy中，可以使用scipy.optimize模塊中的minimize函數來進行優化模擬。該函數可以幫助你找到函數的最小值，同時還可以設置不同的優化算法和約束條件。
以下是一個簡單的優化模擬示例：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定義要優化的函數
def fun(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 設置初始值
x0 = np.array([1, 1])
# 進行優化
res = minimize(fun, x0, method='BFGS')
# 打印結果
print(res.x)
在上面的示例中，我們定義了一個簡單的二次函數，并使用BFGS算法進行優化。你也可以嘗試其他優化算法，比如Nelder-Mead、Powell、CG等。另外，你還可以通過設置constraints參數來添加約束條件。
通過以上方法，你可以在SciPy中進行優化模擬。如果有更復雜的優化問題，你也可以查閱SciPy官方文檔以獲取更多幫助。
