Python OpenMDAO/ScipyOptimizer“；UnboundLocalError：局部变量'；f#u new'；作业前参考“；

尝试运行OpenMDAO文档中的抛物面示例，但使用ScipyOptimizer，我在标题中得到了错误。不知道我做错了什么。我在下面附上了一个MWE

OpenMDAO 1.7.3、Python 3.6.0

---

#-*-编码：utf-8-*-
"""
OpenMDAO文档中的抛物面教程：
https://openmdao.readthedocs.io/en/latest/usr-guide/tutorials/paraboloid-tutorial.html
"""
#如果我们使用的是Python2，请从Python3导入print函数
来自未来导入打印功能
#从openmdao模块导入我们需要的所有组件
从openmdao.api导入IndepVarComp、组件、问题、组、ScipyOptimizer
类抛物面（组件）：
“”“计算公式f（x，y）=（x-3）^2+xy+（y+4）^2-3”“”
定义初始化（自）：
super（抛物面，自）.\uuu init\uuuu（）
self.add_参数（'x'，val=0.0）
self.add_参数（'y'，val=0.0）
self.add_输出（'f_xy'，shape=1）
def solve_非线性（自、参数、未知数、残差）：
“f（x，y）=（x-3）^2+xy+（y+4）^2-3
"""
x=参数['x']
y=参数['y']
未知数['f_xy']=（x-3.0）**2+x*y+（y+4.0）**2-3.0
def线性化（自身、参数、未知数、残差）：
“我们的抛物面是雅可比的。”
x=参数['x']
y=参数['y']
J={}
J['f_xy'，'x']=2.0*x-6.0+y
J['f_xy'，'y']=2.0*y+8.0+x
返回J
#此if语句仅在脚本作为脚本运行时执行，而不是在
#脚本作为模块导入。这个演示没有必要，但是它
#这是一个很好的编码实践。
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
#初始化整个问题
top=问题（）
#每个问题都有一个根“组”，其中包含评估组件
#目标函数
root=top.root=Group（）
#使用自变量及其初始猜测定义组件
root.add（'p1'，IndepVarComp（'x'，3.0））
root.add（'p2'，IndepVarComp（'y'，-4.0））
#添加定义目标函数的组件
root.add（'p'，抛物面（））
#将组件连接在一起
root.connect（'p1.x'，'p.x'）
root.connect（'p2.y'，'p.y'）
#指定问题的驱动程序（可选）
top.driver=ScipyOptimizer（）
top.driver.options['optimizer']='SLSQP'
top.driver.options['disp']=True#不显示优化器输出
#设置问题
top.setup（）
#运行优化
top.run（）
打印（顶部['p.f_xy']）

我猜出来了。在一个典型的大脑放屁的时刻，我忘了给司机添加我的设计变量和目标函数。这就是我所缺少的：

top.driver=ScipyOptimizer（）
top.driver.options['optimizer']='SLSQP'
top.driver.add_desvar（'p1.x'，lower=-50，upper=50）
top.driver.add_desvar（'p2.y'，lower=-50，upper=50）
顶部。驱动因素。添加目标（'p.f\U xy'）