不要使用MINPACK。它已有 30 多年的历史，并且存在更好、更现代的优化软件。更重要的是，我搜索了 MINPACK 源代码并仔细阅读了文档（PDF 是扫描的图像，无法搜索），我没有看到任何选项来适应您的问题中的约束。

我不清楚你的问题是凸的。但是，在考虑全局优化算法之前，我会尝试更现代的优化包。标准的开源约束非线性优化包是IPOPT，它在优化界享有盛誉。它的作者（主要是 Andreas Wächter 和 Carl Laird）根据软件的质量获得了 INFORMS 的奖项。对于您的特定问题，这可能有点过头了，但是如果您有兴趣解决更大的类似案例研究，那么使用 IPOPT 是非常值得的。

还有其他几个求解器。Arnold Neumaier 的网页列出了许多求解器；您还应该检查GAMS和AMPL使用的求解器，因为 Neumaier 教授的列表不包含其中一些求解器。由于您的问题是受约束的非线性最小二乘问题，您还应该考虑利用该结构的求解器。

GAMS 是用于优化问题的优秀建模语言；如果你只是需要解决优化问题，或者你想做一些原型设计，它是一个非常好的工具。试用许可证应该足以解决您的小问题。

鉴于您的示例的大小，任何优化包都不太可能在内存和处理能力要求方面遇到问题。内存绝对不是问题，只有在问题是非凸的并且局部最小值不为零的情况下，或者如果您的目标函数评估成本很高时，处理能力才会成为问题。鉴于您正在考虑使用MINPACK 使用此目标函数解决优化问题，我将假设目标函数的评估成本不高。

然而，对于大型示例，更现代的包（如 IPOPT）利用了稀疏性，而 MINPACK 则没有。在优化算法中利用稀疏性可以减少内存需求，并且通常会减少解决给定问题所需的时间。