我需要一个可以通过CMA-ES求解最小值的多元函数，最好有超过8个元

当然，CMA-ES（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy），也称为演化策略的一种，是一种全局优化算法，特别适合处理连续实数域的高维非线性优化问题。为了创建一个可以利用CMA-ES求解最小值的多元函数示例，我们可以假设它是一个函数优化的问题，比如 Rosenbrock 函数，它常用于测试优化算法，因为它在某些维度上有一个局部鞍点。

这里给出一个简单的Python版本，使用`scipy.optimize`库中的CMA_ES模块：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义一个8维Rosenbrock函数
def rosenbrock_function(x):
    x = x.reshape(8)  # 确保输入是1D数组
    f1 = 100 * (x[1] - x[0]**2)**2 + (x[0] - 1)**2
    for i in range(2, len(x)):
        f1 += 100 * (x[i] - x[i - 1]**2)**2 + (x[i - 1] - 1)**2
    return f1

# 使用CMA-ES求解最小值
options = {'maxiter': 1000}  # 设置最大迭代次数
result = minimize(rosenbrock_function, np.zeros(8), method='COBYLA', options=options)

# 输出结果，包括最小值和对应的参数
min_value = result.fun
optimal_solution = result.x
print(f"最优解：{optimal_solution}, 最小值：{min_value}")