如何在nlopt for Python中返回增广拉格朗日方法（LD_AUGLAG）的拉格朗日乘数和惩罚参数的最终值？

我希望在Python中使用NLOPT中的增广拉格朗日方法（LD_AUGLAG）来解决另一个优化策略的子问题。然而，要做到这一点，我需要知道拉格朗日乘数的最终值和终止时的惩罚参数

我已经查看了Python版本NLOPT可用的返回选项，但是找不到这些值的返回选项

导入nlopt
将numpy作为np导入
def myfunc（x，梯度）：
d=x.1尺寸
val=0.0
对于范围（d）中的i：
val+=0.5*（x[i]**4-16.0*x[i]**2+5.0*x[i]）
返回值
def支原体（x，梯度）：
val=np.dot（x，x）-30.0
返回值
n=2
x0=np.零（n）
local_opt=nlopt.opt（nlopt.LN_BOBYQA，n）
本地选择设置与固定相对（1e-10）
opt=nlopt.opt（nlopt.LD_AUGLAG，n）
opt.set\u local\u优化器（local\u opt）
选择添加不平等约束（mycons，1e-08）
选择设置最小目标（myfunc）
x1=优化选项（x0）
打印（选择最后一个最佳值（）

我希望opt对象中有一个选项，可以返回拉格朗日乘数的值和终止时使用的惩罚参数。然而，NLOPT中似乎没有这样的选项