Accord.NET 是一个用于机器学习和科学计算的.NET框架。它提供了一系列优化算法，包括Cobyla（约束优化）算法。

下面是一个使用Accord.NET中的Cobyla算法进行约束优化的示例代码：

using Accord.Math.Optimization;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 定义目标函数
        Func objectiveFunction = x => x[0] * x[0] + x[1] * x[1];

        // 定义约束条件
        Func constraints = x =>
        {
            return new double[]
            {
                x[0] + x[1] - 1  // 约束条件：x[0] + x[1] - 1 >= 0
            };
        };

        // 初始化优化器
        Cobyla cobyla = new Cobyla(2)
        {
            Function = objectiveFunction,
            Constraints = constraints
        };

        // 设置优化参数
        cobyla.Minimize = true;  // 最小化目标函数

        // 设置变量的初始值
        cobyla.InitialGuess = new double[] { 0.5, 0.5 };

        // 运行优化算法
        bool success = cobyla.Minimize();

        // 输出优化结果
        double[] solution = cobyla.Solution;
        double minValue = cobyla.Value;

        Console.WriteLine("Optimization success: " + success);
        Console.WriteLine("Minimum value: " + minValue);
        Console.WriteLine("Solution: " + string.Join(", ", solution));
    }
}

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个目标函数，即x[0] * x[0] + x[1] * x[1]。然后，我们定义了一个约束函数，即x[0] + x[1] - 1 >= 0。接下来，我们创建了一个Cobyla对象，并设置了目标函数和约束函数。然后，我们设置了变量的初始值，并运行了优化算法。最后，我们输出了优化结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求自定义目标函数和约束条件。此外，你还可以通过调整Cobyla对象的其他属性来进一步定制优化过程，例如设置迭代次数、容差等。详细的API文档可以在Accord.NET的官方网站上找到。