我的bounds定义的为Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])，该如何修改

如果你想使用CMA-ES算法进行优化，并且需要对变量的取值范围进行限制，可以使用边界转换法来处理这些约束条件。具体来说，你可以定义一个变量转换函数，将原始的解向量映射到合法的取值范围内。

例如，假设你的`bounds`数组定义了四个变量的取值范围，你可以定义一个`transform`函数来将解向量映射到这个范围内，如下所示：

import numpy as np
import cma

# 定义变量取值范围
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
Min_pump_skhd = 1
Max_pump_skhd = 5

bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],
                   [Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz], [Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])

# 定义变量转换函数
def transform(x):
    return np.clip(x, bounds[:, 0], bounds[:, 1])

# 定义种群大小为16的CMA-ES优化器
popsize = 16
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(mean=np.zeros(4), sigma=1, transform_func=transform, seed=0, options={'popsize': popsize})

# 运行优化器
for i in range(100):
    solutions = optimizer.ask()
    fitness_values = [fitness(x) for x in solutions]
    optimizer.tell(solutions, fitness_values)
    optimizer.disp()

在这个例子中，`bounds`数组定义了四个变量的取值范围，`transform`函数使用`numpy.clip`函数将解向量映射到这个范围内。通过定义适当的变量转换函数，你可以处理变量的取值范围，而不需要将边界信息作为优化器的参数传递。