那根据上述代码，为了达到最小化目标函数的值，后续的代码该如何写

在上述代码中，我们定义了一个优化器对象optimizer，接下来就可以使用这个优化器对象来寻找最小化目标函数的值。为此，可以使用optimizer的ask方法来获取下一个试验点，然后计算目标函数在该点的值，使用optimizer的tell方法将该值告诉优化器对象。这样，优化器对象就可以根据之前的试验结果自适应地调整搜索方向和步长，进一步优化目标函数的值。最后，可以使用optimizer的result方法来获取最终的优化结果。以下是示例代码：

def objective_function(x):
    # 计算目标函数在x处的值
    y = ...
    return y

# 定义优化器对象
optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)

# 进行优化
for i in range(max_iterations):
    # 获取下一个试验点
    x = optimizer.ask()
    # 计算目标函数在该点的值
    y = objective_function(x)
    # 将试验结果告诉优化器对象
    optimizer.tell(x, y)
    # 检查是否达到终止条件
    if optimizer.should_stop():
        break

# 获取最优解
best_solution = optimizer.result.xbest
best_value = optimizer.result.fbest

在这个示例代码中，我们定义了一个目标函数objective_function，其输入是一个向量x，输出是一个标量y，表示在x处的目标函数值。然后，我们使用CMA进行优化，通过循环调用optimizer.ask和optimizer.tell方法来不断更新试验结果，并在达到终止条件时停止循环。最后，我们使用optimizer.result方法获取最优解和最优值。