如何根据上述代码设定种群数量

在上述代码中，种群数量并没有明确设定，因为CMA-ES算法是一种自适应的优化算法，它会根据问题的特点自动调整种群数量和种群中每个个体的方差。因此，CMA-ES算法的种群数量是动态变化的，不需要手动设定。

但是，在使用CMA-ES算法时，需要设定一个初始的方差值，称为sigma。sigma的大小会影响算法的搜索范围和速度。通常来说，sigma的大小应该根据问题的特点和精度要求来确定。如果需要更加广泛的搜索范围，可以选择较大的sigma值；如果需要更高的精度要求，可以选择较小的sigma值。在实际使用中，可以进行一定的试验来确定最优的sigma值。

因此，在上述代码中，sigma的设定是：

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

其中，sigma的初始值为1。需要根据具体问题的特点和精度要求来确定最优的sigma值。