在上述代码的基础上写一个约束条件的代码，避免优化器陷入局部最优解

好的，下面是一种可能的约束条件的实现方式：

while rounds < max_iterations:
    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] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
            pass
        else:
            # 添加约束条件，避免优化器陷入局部最优解
            if x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz:
                x[2] = random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz)
            if x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd:
                x[3] = random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            solutions.append((x, value))
    # 检查解向量个数是否等于种群大小
    if len(solutions) != optimizer.population_size:
        while len(solutions) < optimizer.population_size:
            x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj),
                 random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd),
                 random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz),
                 random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)]
            # 添加约束条件，避免优化器陷入局部最优解
            if x[0] == 51 and x[1] == 51:
                continue
            if x[0] == 26 and x[1] == 26:
                continue
            if x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz:
                x[2] = random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz)
            if x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd:
                x[3] = random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            solutions.append((x, value))
    optimizer.tell(solutions)

在上述代码中，我们在生成解向量x之后，对x的第三个和第四个维度添加了约束条件。如果x的第三个维度小于Min_pump_bdwz或者大于Max_pump_bdwz，则将其随机赋值到Min_pump_bdwz和Max_pump_bdwz之间的一个值。同样地，如果x的第四个维度小于Min_pump_skhd或者大于Max_pump_skhd，则将其随机赋值到Min_pump_skhd和Max_pump_skhd之间的一个值。

这样做的目的是为了避免优化器陷入局部最优解。如果约束条件不满足，则重新生成符合条件的解向量。这样可以增加解向量的多样性，从而更好地探索搜索空间，避免过早地收敛到局部最优解。