我正在使用python进行非线性优化。我有一个大数据集，大约有100,000行。 我的目标函数就像
z=(aXLM+bXNM-c)XCM, where a,b & c are constant.LM & NM are the variables which I need to modify to maximize z
CM定义为
CM=exp(k+m*log(LM)+n*log(NM))+K1 where K, K1, m & n are constant & CM will come in equality constraint CM=S
我使用内部点方法是因为我有100,000条记录的大型数据集，并且最初我的模型是线性的。鉴于非线性模型和如此大的数据集，如果method ='interior-point'是否合适，您能建议我吗？ ＆如果不合适，那么考虑考虑大数据集，我应该在python中使用哪种优化技术？