如何解决pybullet 上的 gp_minimize 通过迭代增加持续时间
我正在尝试使用 skopts gp_minimize 优化 pybullet 多体模拟。 我优化了 500 次迭代，每次模拟需要 20 秒的运行时间，1kHz 的 20 秒模拟时间（用 timeit 测量）。 但是，对于以后的迭代，优化的持续时间从开始时的约 20 秒增加到迭代 >300 左右的 >60 秒。 我将每次迭代的数据存储在 .csv 文件中
我现在正在记录用于模拟、评估和优化以及监控内存使用的时间
120 次迭代后，优化时间开始急剧增加。 这是由于优化器的限制吗？或者还有其他问题吗？
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