疑问：find_min_box_constrained是否会在边界处直接终止？

嘿，我来帮你梳理下这个问题～

先看你给出的调用代码和迭代输出：
你设置的盒约束是lb = {0,0,0,0}、ub = {2,2,2,2}，用了L-BFGS搜索策略（最多100次迭代），还有目标函数变化停止策略（阈值1e-15，且开启了verbose模式），优化的目标函数是targetf，同时传入了它的导数。

从你的迭代输出能看到，迭代到第5次还在继续（输出被截断了），而且目标函数值一直在逐步减小——从初始的3786.68降到了294.481，这就说明这个函数并不会碰到边界就直接终止。

再给你拆解下它的行为逻辑：

• find_min_box_constrained是带盒约束的优化函数，它的终止完全由你指定的停止策略决定，不是碰到边界就停。你用的objective_delta_stop_strategy(1e-15)，意思是只有当相邻迭代间目标函数的变化量小于1e-15时，才会停止优化；同时你还设置了L-BFGS的最大迭代次数是100次，这也是一个终止条件。
• 当优化过程中某个参数要超出你设定的上下界时，函数会把参数强行拉回可行域（比如参数要超过2就拉回2，低于0就拉回0），但这不会触发终止，它会继续基于这个可行的参数值，在盒约束范围内继续搜索更优的目标函数值，直到满足你设定的停止条件之一。

举个直观的例子：假设某次迭代中某个参数计算后变成了2.1，函数会把它修正为2，但接下来的迭代还是会围绕这个修正后的参数值继续调整其他参数，或者微调这个参数（当然不会超出2），尝试让目标函数再降一点，直到目标函数的变化小到你设定的阈值，或者迭代次数用完。

你的输出正好印证了这一点——迭代还在进行，目标函数还在下降，说明就算碰到了边界（如果有的话），它也没停下来，而是在继续优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bonifaz