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]) 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)) optimizer.tell(solutions)

这段代码是一个使用CMA-ES算法进行多元二次函数优化的循环过程。其中，max_iterations为最大迭代次数，rounds为当前迭代次数，solutions为解向量列表，optimizer为CMA算法的实例。

在每次迭代中，首先使用optimizer.ask()方法生成一个解向量x，然后对x的前两个维度进行取整操作。接着通过判断x的前两个维度是否等于特定值，来排除一些无效的解。然后使用quadratic函数计算x的目标函数值，并将x和目标函数值添加到solutions中。

如果solutions中的解向量个数不等于种群大小（即optimizer.population_size），则通过使用随机数生成器生成随机的解向量，并计算它们的目标函数值，将它们添加到solutions中。

最后，使用optimizer.tell(solutions)方法将solutions传递给CMA算法，并更新当前的种群。这个过程会一直重复，直到达到最大迭代次数或者停止条件满足。