在这段代码中如何继续加入约束：12-4*x[0]-x[1]>=0和12-3*x[0]-4*x[1]>=0和8-2*x[2]-x[3]>=0和8-x[2]-2*x[3]>=0和5-x[2]-x[3]>=0以及0<=x[0],x[1],x[2],x[3]<=5

要在这段代码中加入额外的约束条件，你可以在生成训练数据的过程中进行约束条件的判断，并将不满足约束条件的样本剔除或进行修正。

在这个例子中，我们有以下约束条件：

1. 12 - 4*x[0] - x[1] >= 0
2. 12 - 3*x[0] - 4*x[1] >= 0
3. 8 - 2*x[2] - x[3] >= 0
4. 8 - x[2] - 2*x[3] >= 0
5. 5 - x[2] - x[3] >= 0
6. 0 <= x[0], x[1], x[2], x[3] <= 5

你可以修改生成训练数据的部分，添加对这些约束条件的判断，如下所示：

# 生成训练数据
num_samples = 1000
X_train = []
y_train = []

while len(X_train) < num_samples:
    x = np.random.random((4,))
    if (12 - 4*x[0] - x[1] >= 0) and (12 - 3*x[0] - 4*x[1] >= 0) and (8 - 2*x[2] - x[3] >= 0) and (8 - x[2] - 2*x[3] >= 0) and (5 - x[2] - x[3] >= 0) and (0 <= x[0]) and (x[0] <= 5) and (0 <= x[1]) and (x[1] <= 5) and (0 <= x[2]) and (x[2] <= 5) and (0 <= x[3]) and (x[3] <= 5):
        X_train.append(x)
        y_train.append(objective_function(x))

X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)

这样，生成的训练数据集就同时满足所有约束条件了。之后的训练、验证和预测过程可以保持不变。

请注意，这里只是给出了简单的修改示例，实际应用中可能需要根据具体的约束条件进行相应的修改。