多维向量的贝叶斯优化

我在尝试使用贝叶斯优化包时遇到了困难( https://github.com/fmfn/BayesianOptimization )用于参数优化。目标函数是输入向量,它是一个10维向量,每个条目在(-2,2)之间的约束如下。

def black_box_function(vector):
    s = 0
    for i in range (0, 10):
        s = s + vector[i]/(vector[i+1] + vector[i+2])

    return s

from bayes_opt import BayesianOptimization
pbounds = {'vector': (-2*np.ones(10), 2*np.ones(10))}

optimizer = BayesianOptimization(
    f=black_box_function,
    pbounds=pbounds,
    verbose=2, 
    random_state=1,
)

optimizer.maximize(
    init_points=2,
    n_iter=3,
)

但它得到了一个错误:

ValueError: Output size (1,) is not compatible with broadcast dimensions of inputs (10,).

我不知道如何解决这个问题。非常感谢你的帮助。