scipy.optimize.basinhopping返回值及状态消息含义咨询

这个嵌套对象是basinhopping搜索到全局最优解时，对应那次局部优化流程返回的原生结果，所有统计口径都针对最终收敛到最低点的这一次局部优化，和外层basinhopping全局迭代的累计统计值是完全独立的两层统计：

• nfev: 47：本次找到最优解的局部优化过程中，累计执行了47次目标函数求值
• nit: 39：本次局部优化（使用的L-BFGS-B求解器）内部共完成39次迭代步，和外层basinhopping的全局迭代计数无关
• njev: 47：本次局部优化过程中，累计执行了47次雅可比矩阵求值
• status: 0：局部求解器的退出状态码，结合同层级的success: True和收敛提示信息，代表本次局部优化正常满足收敛条件，无迭代超限、计算报错等异常。

所有迭代步输出的函数值完全一致，是因为basinhopping在第0次迭代就已经命中了全局最优解，后续所有迭代的结果都收敛回了这个点：

1. 第0步从传入的初始值x0启动局部优化，直接收敛到f=120760的最优点，这是初始的全局最低值
2. 后续每一轮basinhopping的流程是：先对当前点做随机扰动得到测试点，再从测试点启动局部优化。所有随机扰动生成的测试点，经过局部优化后全部落回了同一个最优点，因此测试点优化后的函数值trial_f和全局最低值lowest_f完全相等
3. 日志中的accepted 1代表该轮结果通过了Metropolis接受准则：因为新点函数值和当前最低点一致，自然满足接受条件，会作为下一轮迭代的起点，因此每轮都会输出接受标记。

如果怀疑存在更优的全局解，可以适当调大stepsize参数增大随机扰动步长，或者更换距离当前最优点更远的初始点重新运行验证。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Neil Fazel