在函数结果约束下最小化黑盒函数的参数

如何解决在函数结果约束下最小化黑盒函数的参数

我正在尝试最小化与参数相关的成本函数。具体来说，我正在模拟混合网络并希望最大限度地减少消息的延迟。运行模拟，我得到：

avg_latency,avg_messages_per_node = run_simulation(delay_rate,[other_parameters])

我想通过在约束 avg_latency 下找到 delay_rate 的最佳值来最小化 avg_messages_per_node >= x。我怎样才能做到这一点？虽然我可以使用替代库，但我正在使用 Python 和 scipy-optimize。

编辑：我目前的解决方法是：

avg_latency,[other_parameters])
if avg_messages_per_node >= x:
    cost = -1 * avg_latency
else:
    cost = 0