优化已找到全局最小值，但收敛到局部最小值

是指在优化问题中，通过迭代算法找到了一个局部最小值，但该局部最小值并非全局最小值。这种情况通常发生在优化算法在搜索过程中陷入了局部最小值，无法继续向全局最小值方向搜索的情况下。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 调整优化算法的参数：优化算法通常有一些参数可以调整，例如学习率、迭代次数等。通过调整这些参数，可以改变算法的搜索方向和速度，从而有可能跳出局部最小值，继续向全局最小值搜索。
2. 使用启发式算法：启发式算法是一类基于经验和直觉的优化算法，可以在搜索过程中跳出局部最小值。例如遗传算法、模拟退火算法等，这些算法通过引入随机性和多样性，能够更好地探索搜索空间，有机会找到全局最小值。
3. 多次运行算法：由于优化算法通常是基于随机性的，多次运行算法可以得到不同的局部最小值，从而增加找到全局最小值的机会。可以通过设置不同的随机种子或初始值来多次运行算法，并选择其中最优的结果作为最终的解。
4. 改变问题表达或约束条件：有时候，问题的表达方式或约束条件可能导致算法陷入局部最小值。通过改变问题的表达方式或约束条件，可以改变问题的搜索空间，从而有可能找到全局最小值。

总之，优化已找到全局最小值，但收敛到局部最小值是一个常见的优化问题，可以通过调整算法参数、使用启发式算法、多次运行算法或改变问题表达等方法来尝试解决。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法来解决该问题。

（注：腾讯云相关产品和产品介绍链接地址请自行查阅腾讯云官方网站或相关文档）