我只想确保我有资格使用Bonmin和Couenne来解决NLP问题（仍然没有整数变量），并且我渴望获得全局最优值而不是局部最优值。我还读到Ipopt首先搜索全局答案，如果找不到，它将提供本地答案。当我使用Ipopt时，如何理解我的答案是一个全球性的答案。另外，对于这些可以与Pyomo合并的问题，我想最好的NLP和MINLP开源pythonic解决方案是什么？ 我的问题的主要原因是使用Bonmin的以下输出：
注意：默认情况下，您将Ipopt与MUMPS线性求解器一起使用。 其他线性求解器可能更有效（请参阅Ipopt文档）。
致谢
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一些注意事项：
（1）“ Ipopt首先搜索全局答案，如果没有找到它会提供本地答案”。
这可能不是我要说的。 IPOPT找到本地解决方案。对于某些问题，这将是全局解决方案。对于凸问题，情况总是如此（数字问题除外）。
（2）Bonmin是本地MINLP求解器，Couenne是全局NLP / MINLP求解器。通常，Bonmin比Couenne可以解决更大的问题，但是您可以获得本地解决方案。
（3）“ 注意：默认情况下，您将Ipopt与MUMPS线性求解器一起使用。其他线性求解器可能更有效（请参阅Ipopt文档）。”
这只是一个通知您正在将IPOPT与MUMPS中的线性代数例程一起使用。 IPOPT还可以使用其他线性子求解器，并且在大问题上可能会表现更好。通常，HARWELL例程（通常称为MAnn）可提供更好的性能。 MUMPS是免费的，而Harwell例程需要许可证。
在后续回答（根本不是回答）中指出：
关于Ipopt，我如何理解它正在寻找全球 解决方案还是局部最优？代码会通知吗？关于 根据AMPL页面AMPL的Bonmin，它为 凸问题“寻找凸的全局最优解。 连续变量和离散变量中的非线性问题，可能是 启发式地应用于非凸问题。” 它是获得本地解决方案的，对此我有些困惑。 但是关于所有这些代码的普遍问题是我如何找到 答案是全局最优的？
（a）Ipopt不知道解决方案是本地的还是全局的最佳解决方案。对于凸问题，局部最优是全局最优解。您将需要说服自己，您传递给Ipopt的问题是凸的（Ipopt不会为您这样做）。
（b）Bonmin：同样：如果问题是凸面的，它将找到整体解决方案。否则，您将获得本地解决方案。您将不会收到有关解决方案是否是全局解决方案的通知：Bonmin不知道解决方案是否是全局最优解决方案。
（c）寻找有保证的全局解决方案时，仅当问题凸出时才可以使用局部求解器。对于其他问题，您需要全局求解器。另一种方法是将多启动算法与本地求解器一起使用。这使您确信自己不会以糟糕的局部最优值结束。
如果可能，我建议与您的老师讨论一下。了解这些概念很重要（大多数求解器手册都假定您了解它们）。