python - scipy.optimize.minimize の目的関数に独立変数以外の追加入力を与える方法

Question

最適化タスクに scipy ライブラリを使用しています。最小化する必要がある関数があります。私のコードと関数は次のようになります

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from scipy.optimize import Bounds


bounds = Bounds([2,10],[5,20])

x0 = np.array([2.5,15])

def objective(x):
    x0 = x[0]
    x1 = x[1]
    return a*x0 + b*x0*x1 - c*x1*x1

res = minimize(objective, x0, method='trust-constr',options={'verbose': 1}, bounds=bounds)

a、b、c の値は時間とともに変化し、一定ではありません。関数は、a、b、c 値に対して最適化するのではなく、時間の経過とともに変化する可能性がある特定の a、b、c 値に対して最適化する必要があります。これらの値を目的関数への入力として与えるにはどうすればよいですか?