如何评估trust-constr拉格朗日函数？

可以使用scipy.optimize.minimize函数中的method参数来使用trust-constr优化算法并返回拉格朗日函数的值。具体的示例代码如下：

from scipy.optimize import minimize

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

def constraint(x):
    return x[0] + x[1] - 1

# 定义初始点和边界条件
x0 = [0.5, 0.5]
bounds = [(0, None), (0, None)]

# 定义trust-constr算法，并使用minimize函数进行优化
trust_constr = {'method': 'trust-constr', 'constraints': [{'type': 'eq', 'fun': constraint}]}
res = minimize(objective, x0, method='trust-constr', bounds=bounds, constraints=trust_constr)

# 输出拉格朗日函数的值
print(res.fun)

其中，trust_constr参数中的constraints字段指定了约束条件，使用minimize函数的method参数传入'trust-constr'来使用trust-constr算法进行优化过程。最终优化得到的res.fun即为拉格朗日函数的值。