Scipy 通过 dual_annealing 优化给出错误

如何解决Scipy 通过 dual_annealing 优化给出错误

我正在尝试对下面的函数 func 进行全局最小化（通过 scipy dual_annealing），但收到错误消息。请找到下面的代码 -
目标 - 找到 x 和 y 的值以找到 func 的全局最小值。
P.S. - 我看不出 lambda 是如何缺少 'y' 作为位置参数的，而它显然存在。我错过了什么？
代码

import numpy as np
from scipy.optimize import dual_annealing
from scipy import integrate
f=lambda p,x,y : P*x**2 + y
func = lambda x,y : np.sum(x*x - 10*np.cos(2*np.pi*x)) + 10*np.size(x)+ np.sqrt(y) + 
integrate.quad(f,4,args=(0.01,8.0,))[0]
bounds=((-5.12,5.12),(-1.12,1.12))
ret = dual_annealing(func,bounds,seed=1234)
print (ret)

错误 -

Traceback (most recent call last):
File "./prog.py",line 7,in <module>
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/scipy/optimize/_dual_annealing.py",line 620,in dual_annealing energy_state.reset(func_wrapper,rand_state,x0)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/scipy/optimize/_dual_annealing.py",line 163 in 
reset self.current_energy = func_wrapper.fun(self.current_location)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/scipy/optimize/_dual_annealing.py",line 363,in 
fun
return self.func(x,*self.args)
TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'y'