scipy.optimize.leastsq со связанными ограничениями

Я ищу подпрограмму оптимизации в scipy/numpy, которая могла бы решить нелинейную проблему типа наименьших квадратов (например, подгонка параметрической функции к большому набору данных), но включая границы и ограничения ( например, минимумы и максимумы для оптимизируемых параметров). На данный момент я использую версию mpfit для Python (в переводе с idl...): это явно не оптимально, хотя работает очень хорошо.

Было бы здорово иметь эффективную процедуру в python/scipy/etc! Здесь приветствуется любой вклад :-)

спасибо!