Python目標規劃建模是一種使用Python編程語言實現的數學建模技術，它利用Python編程的靈活性和強大的計算能力，將具體問題抽象為數學模型，然后通過目標規劃求解器進行問題求解。

import pyomo.environ as pyomo
model = pyomo.ConcreteModel()
# 定義變量
model.x = pyomo.Var(within=pyomo.NonNegativeReals)
model.y = pyomo.Var(within=pyomo.NonNegativeReals)
# 定義約束條件
model.con1 = pyomo.Constraint(expr=model.x + model.y<= 5)
model.con2 = pyomo.Constraint(expr=3*model.x + 2*model.y >= 12)
# 定義目標函數
model.obj = pyomo.Objective(expr=model.x + 2*model.y, sense=pyomo.maximize)
# 求解問題
solver = pyomo.SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(model)
# 輸出結果
print('x =', pyomo.value(model.x))
print('y =', pyomo.value(model.y))
print('Objective =', pyomo.value(model.obj))

以上代碼演示了一個簡單的Python目標規劃建模問題求解過程，它定義了兩個變量x和y，兩個約束條件，以及一個目標函數。使用GLPK作為求解器進行求解，并輸出了最優解。

Python目標規劃建模具有較高的靈活性和可擴展性，可以應用于多種領域，如物流、生產規劃、資源分配等。通過 Python 目標規劃建模，可以快速構建數學模型，并通過應用成熟的求解器實現求解，從而提高工作效率和決策科學性。