while rounds < max_iterations: rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) # 添加随机扰动，以扩大搜索空间 x[2] += random.uniform(-0.1, 0.1) x[3] += random.uniform(-0.1, 0.1) # 检查解向量是否在搜索空间内 if (x[0] < Min_pump_zcjj or x[0] > Max_pump_zcjj or x[1] < Min_pump_bdljd or x[1] > Max_pump_bdljd or x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz or x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd): continue if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): continue value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value))

这段代码实现了优化过程的循环部分，即通过迭代不断生成新的解向量，计算其目标函数值，并选择最优的解向量。

循环中的变量有：

- rounds：当前迭代的轮数，初始化为0。
- max_iterations：最大迭代次数。
- solutions：已生成的解向量及其对应的目标函数值，用于后续的选择和更新操作。
- optimizer.population_size：优化器的种群大小，即每轮生成的解向量数量。

在每轮循环中，先通过 optimizer.ask() 方法生成一组解向量，然后进行以下操作：

1. 将第一个和第二个变量转换为整数型，因为其表示的是坐标值。
2. 对第三个和第四个变量添加随机扰动，以扩大搜索空间。
3. 检查当前解向量是否在搜索空间内，如果不在，则继续生成下一个解向量。
4. 如果当前解向量的坐标值等于最小或最大值，则继续生成下一个解向量。
5. 计算当前解向量的目标函数值，并将其和解向量存储到 solutions 中。

最后，循环结束后，通过 optimizer.tell(solutions) 方法更新优化器的内部状态，并选择最优的解向量返回。

相关问题

while True: # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(max_iterations): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 检查解向量个数是否等于种群大小 if len(solutions) != optimizer.population_size: while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 optimizer.tell(solutions)

这段代码是一个使用 CMA-ES 优化器进行二次函数最小化的例子。它采用了一个基本的遗传算法的流程，不断生成新的种群，并对种群中的每个个体求解目标函数的值。然后，它把求解结果告诉优化器，优化器会根据当前的状态信息来更新种群，让下一轮迭代更加接近最优解。

具体来说，这个代码中的 `while True:` 循环表示不断进行迭代，直到达到预定的停止条件为止。在每一轮迭代中，它会生成一个新的种群，并对种群中的每个个体求解目标函数的值。然后，它通过调用 `optimizer.tell(solutions)` 方法，把求解结果告诉优化器。`solutions` 是一个列表，其中每个元素是一个元组 `(x, value)`，表示一个解向量 `x` 和对应的目标函数值 `value`。

在生成新的种群时，这个代码使用了一个 `for _ in range(max_iterations):` 循环，表示在当前的种群中进行 `max_iterations` 次迭代。在每次迭代中，它会调用 `optimizer.ask()` 方法，生成一个新的解向量 `x`。然后，它会对 `x` 进行一些预处理，例如将 `x[0]` 和 `x[1]` 强制转换为整数，以确保解向量的合法性。然后它会计算目标函数的值，并把 `(x, value)` 添加到 `solutions` 列表中。

如果当前的种群中的个体数量不足 `optimizer.population_size`，这个代码就会进入一个 `while` 循环，不断随机生成新的解向量，并计算目标函数的值，直到种群中的个体数量达到 `optimizer.population_size`。然后，它会调用 `optimizer.tell(solutions)` 方法，把求解结果告诉优化器，优化器会根据当前的状态来更新种群。

最终，这个代码会在达到预定的停止条件时停止迭代，并返回找到的最优解。

optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器，记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止 rounds = 0 from datetime import datetime df = pd.DataFrame(columns=['时间戳', '优化值', 'X坐标', 'Y坐标', '靶点位置', '射孔厚度', '迭代轮数']) #max_iterations = 1000 max_iterations = 1000 # 最大迭代次数 tolerance = 1e-6 # 目标函数值的变化量阈值 mean_tol = 1e-6 # 均值向量变化量阈值 sigma_tol = 1e-6 # 标准差变化量阈值 # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for j in range(max_iterations): x = optimizer.ask() value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) optimizer.tell(solutions)

这段代码看起来是一个使用 Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) 算法来进行优化的过程。具体来说，代码中的 `CMA` 是一个 CMA-ES 优化器的对象，它的参数包括种群的均值、方差、边界等信息。在每次迭代中，通过 `optimizer.ask()` 得到一个新的解向量，在对该解向量进行评估后，将其加入种群中，通过 `optimizer.tell(solutions)` 更新种群信息。在达到一定的迭代次数或目标函数的变化量达到阈值后，优化过程结束，最优解便是种群中的最优个体。其中，`quadratic()` 函数是目标函数的实现，但是我并不知道具体的目标函数形式。