Scipy SLSQP求解时带约束不收敛、仅留边界可收敛的技术疑问

实际观测的求解现象 #

在开展优化问题求解过程中，可稳定复现如下现象：

• 原始优化问题同时配置参数边界与显式约束，调用scipy.optimize.minimize接口并指定求解方法为SLSQP，在边界与约束定义完全清晰的前提下，无论将迭代次数上限调整到多大（最高曾尝试设置15000次迭代），算法始终无法收敛，持续返回Iteration limit reached的终止提示。
• 后续尝试移除全部显式constraint配置、仅保留原有bounds设置后，算法可顺利收敛并成功终止。

待解答的核心疑问 #

针对上述现象，存在两点核心疑问：

1. 采用SLSQP求解器开展仅配置参数边界的无显式约束优化是否具备合理性？
2. 若上述用法符合算法设计逻辑，这类带边界的无显式约束优化结果的内在解读逻辑是什么？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Okroshiashvili