使用多变量python、scipy和pandas优化最小化多个函数

Question

我必须在3年内（2020-2022年）尽量缩短与目标的距离，同时尽可能少地使用材料。更好的解释是：每年的材料（根据年份称为“b20XX”和p“20XX”）都有一定的价值。目标是实现目标（差异（参数）=到目标的距离最小化），同时在更有价值时使用材料（二次最小化，尚未实施）

优化功能是：

def diff(param):
    b2020,p2020,b2021,p2021,b2022,p2022 = param
    return abs(target - (value[2020] * (b2020 + p2020))-(value[2021] * (b2021 + p2021))-(value[2022] * (b2022 + p2022)))

我最小化了一些限制条件（0<；b<；上限，0<；p<；（上限）

优化效果良好，实现了目标，但它并不关心如何最大限度地利用最有价值的年份减少材料量（b2020+p2020+b2021+p2021+b2022+p2022）。我该怎么做

我想在变量中添加一种“成本”，但这会抵消目标的计算。另一种选择是改变约束条件中的微分（参数）方程，只最小化b和p。你有什么建议吗？先谢谢你