如何将optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)替换

如果你想要将 `CMA` 实例替换为其他的优化器，可以根据你所选择的优化器的 API 进行修改。下面是一个使用 `scipy.optimize.minimize` 代替 `CMA` 的例子：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义要优化的目标函数
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义搜索空间的边界
bounds = np.array([[-5, 5], [-5, 5]])

# 定义初始种群的均值
mean = np.mean(bounds, axis=1)

# 使用 minimize 方法进行优化
result = minimize(objective_function, mean, method='L-BFGS-B', bounds=bounds)

# 输出结果
print(result)

这里使用 `scipy.optimize.minimize` 方法进行优化，它的用法与 `CMA` 类的用法有所不同。你需要重新定义你要优化的目标函数，并将其作为第一个参数传递给 `minimize` 方法。你还需要指定搜索空间的边界，这可以通过构造一个形状为 `(n_dims, 2)` 的二维数组来实现，其中 `n_dims` 是搜索空间的维度，第一列是搜索空间每个维度的下界，第二列是搜索空间每个维度的上界。

在这个例子中，我们使用 `L-BFGS-B` 作为优化算法，它支持边界约束。你可以根据你的具体需求选择不同的优化算法。最后，我们输出了优化结果。

请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中你可能需要根据具体情况进行修改。