optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time print('优化值：', value) print('X坐标：', x[0]) print('Y坐标：', x[1]) print('靶点位置：', x[2]) print('射孔厚度：', x[3]) print('迭代轮数：', rounds)

这段代码将当前种群的解向量和适应度值传递给 optimizer.tell() 方法，用于更新优化器的内部状态。然后计算当前已经优化的时间 elapsed_time，并打印出当前的优化值、解向量的各个分量、迭代轮数等信息。

其中，optimizer.tell() 方法用于更新优化器的状态，它的参数是一个列表，列表中的每个元素是一个元组，包含了一个解向量和其对应的适应度值。这里传递了 solutions 列表，它包含了当前种群中每个个体的解向量和适应度值。

需要注意的是，在这段代码中并没有判断是否已经找到了最优解，因此在实际应用中需要根据具体情况进行判断，如果找到了最优解，则需要跳出循环并输出最优解的信息。