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 best_solution = None best_value = float('inf') rounds = 0 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(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value))

这段代码首先使用CMA算法初始化一个优化器optimizer，其中mean参数设置为bounds数组中所有约束条件最小值和最大值的平均数，sigma参数设置为1，bounds参数设置为bounds数组，seed参数设置为0，表示使用随机种子。接着，记录下优化开始的时间。进入一个while循环，不断进行优化，直到达到优化目标或时间限制为止。在循环中，首先定义一个变量solutions用于存储每个个体的解向量和对应的目标函数值。然后，使用optimizer.ask()函数生成一个新的种群，每个个体是一个解向量，其中x[0]和x[1]分别表示X坐标和Y坐标的取值。接着，进行一系列判断，如果解向量不符合约束条件，则跳过该个体。如果符合约束条件，则计算该个体的目标函数值，并将解向量和目标函数值存储到solutions中。最后，进入下一轮循环。