RuntimeError: Optimal parameters not found: The maximum number of function evaluations is exceeded.

遇到`RuntimeError: Optimal parameters not found: The maximum number of function evaluations is exceeded.`错误通常是因为优化算法（如梯度下降或拟牛顿法）在指定次数的迭代后未能找到全局最优解。这可能由于以下几个原因：

1. **搜索空间限制**：参数初始设置不合理，导致算法无法到达最优区域。
2. **函数复杂性**：如果目标函数具有许多局部极小值，算法可能会陷入其中一个，而错过全局最优。
3. **超参数调整不当**：优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）的迭代次数、学习率等配置可能不足以收敛。

解决这个问题的方法有：

1. **改进初始化**：尝试不同的参数初始化策略，比如随机初始化、网格搜索或利用领域知识。
2. **增加迭代次数**：增大`max_function_evaluations`以允许更多的搜索。
3. **调整优化器**：选择更适合当前问题的优化算法，或者调整其内部参数。
4. **使用更稳定的算法**：某些算法可能对这个问题有更好的鲁棒性，如BFGS或L-BFGS。

# 示例代码，假设你在调用一个优化器时遇到这个错误
try:
    result = optimize.minimize(some_cost_function, initial_guess, method='gradient_descent', options={'maxiter': 1000})
except RuntimeError as e:
    if 'maximum number of function evaluations' in str(e):
        print(f"Try increasing the maximum number of iterations, current: {result['maxfun']}")