R 2个未知量的GenSA优化

我对R还是比较陌生的，而且还停留在一个优化问题上。我这里有一个相当笼统的问题。我试图最小化一个函数，比如

函数（a，b）{2*a^2+b}，

使用GenSA函数处理两个未知数。每当我试着运行它时，它告诉我它找不到b。现在我想知道，是否有可能使用GenSA来处理2个未知项，或者使用一个不同的函数是否更合适？如果有人有主意那就太好了

顺便说一句，我用于GenSa函数的代码看起来是这样的（也尝试过使用向量，但也不起作用）：

>库（GenSA）
> 
>极小值
>维度global.min tol
>降低
>上层
> 
>out control=list（threshold.stop=global.min+tol，verbose=TRUE））
> 
>出[c（“价值”、“票面价值”、“计数”）]

这是一个二维问题，而不是一个三维问题。显然不是很令人兴奋，因为算法很容易找到最优解。当然，对于大多数问题，情况并非如此

> minim<-function(a){2*a[1]^2+a[2]}
> dimension<-2
> global.min <- 0
> tol <- 1e-15
> lower <- rep(0, dimension)
> upper <- rep(30, dimension)
> out <- GenSA(lower = lower, upper = upper, fn = minim,
+              control=list(threshold.stop=global.min+tol,verbose=TRUE))
Initializing par with random data inside bounds
It: 1, obj value: 0
> out[c("value","par","counts")]
$value
[1] 0

$par
[1] 0 0

$counts
[1] 32

> 

>minim dimension global.min tol lower upper out[c（“值”、“标准值”、“计数”）]
美元价值
[1] 0
$par
[1] 0 0
美元计数
[1] 32
> 

> minim<-function(a){2*a[1]^2+a[2]}
> dimension<-2
> global.min <- 0
> tol <- 1e-15
> lower <- rep(0, dimension)
> upper <- rep(30, dimension)
> out <- GenSA(lower = lower, upper = upper, fn = minim,
+              control=list(threshold.stop=global.min+tol,verbose=TRUE))
Initializing par with random data inside bounds
It: 1, obj value: 0
> out[c("value","par","counts")]
$value
[1] 0

$par
[1] 0 0

$counts
[1] 32

>