为什么NLopt无法找到全局最小值？

Question

我使用NLopt（python包装器）进行Egg holder function的全局优化（范围x_i = [-512,512]。

我正在使用GN_ORIG_DIRECT梯度自由算法，这是一种全局优化算法。我发现我的优化停止在蛋持有者功能页面上提到的最小值（-935.337）接近全局最小值（谷值）（对于x，y = 512,404.2319，min = -959.647）。如果我使用任何随机猜测（远离或甚至接近全局最小值），算法将在-935.337处稳定下来。如果我使用接近全局最小值的初始猜测，但使用局部最小算法，则只有算法收敛到全局最小值。这表明该算法可以找到全局最小值。我不知道出了什么问题。我错过了什么吗？

图中的绿点（左）是全局最小值，靠近它的红点（右）是优化后找到的值。背景中的点是远离两者的初始猜测。

任何人都可以提出可能导致此类问题的原因吗？我没有使用任何约束。

感谢您的建议！

编辑：我尝试了其他1个变量函数，我可以找到最小值。我还尝试了Drop-Wave函数，算法收敛到了正确的值。