n = 2max_t_per = 0max_n = 0while n <= 100: random_nums = generate_n_exponential_random_nums(n, lambda) t_per = calculate_t_per(random_nums) if t_per > max_t_per: max_t_per = t_per max_n = n for i in range(100): random_nums = generate_n_exponential_random_nums(n, lambda) t_per_i = calculate_t_per(random_nums) if t_per_i > max_t_per: max_t_per = t_per_i max_n = n mean_t_per_i = calculate_mean_t_per_i() calculate_and_store_objective_function_value(mean_t_per_i) n += 2objective_function_max_value, objective_function_max_n = calculate_objective_function_max_value_and_n()

这段代码是一个伪代码，它没有明确的函数或变量定义。因此，我需要根据上下文进行推测，并将其转化为 Python 代码。

假设我们已经定义了以下函数和变量：

import random
import math

def generate_n_exponential_random_nums(n, lamda):
    # 生成 n 个符合指数分布的随机数
    return [random.expovariate(lamda) for _ in range(n)]

def calculate_t_per(random_nums):
    # 计算 T_per 统计量
    return max(random_nums) / sum(random_nums)

def calculate_mean_t_per_i():
    # 计算 T_per_i 的均值
    pass

def calculate_and_store_objective_function_value(mean_t_per_i):
    # 计算并存储目标函数的值
    pass

def calculate_objective_function_max_value_and_n():
    # 计算目标函数的最大值和对应的 n
    pass

n = 2
max_t_per = 0
max_n = 0
lamda = 0.5

那么，我们可以将伪代码转化为如下的 Python 代码：

while n <= 100:
    random_nums = generate_n_exponential_random_nums(n, lamda)
    t_per = calculate_t_per(random_nums)
    if t_per > max_t_per:
        max_t_per = t_per
        max_n = n
    for i in range(100):
        random_nums = generate_n_exponential_random_nums(n, lamda)
        t_per_i = calculate_t_per(random_nums)
        if t_per_i > max_t_per:
            max_t_per = t_per_i
            max_n = n
    mean_t_per_i = calculate_mean_t_per_i()
    calculate_and_store_objective_function_value(mean_t_per_i)
    n += 2

objective_function_max_value, objective_function_max_n = calculate_objective_function_max_value_and_n()

以上代码中，我们使用 while 循环遍历 n 的取值范围，对于每个 n，我们生成 n 个符合指数分布的随机数，并计算 T_per 统计量。如果 T_per 大于之前的最大值，则更新最大值和对应的 n。接着，我们对于每个 n，重复进行 100 次随机数生成，并计算 T_per_i 统计量。如果 T_per_i 大于之前的最大值，则更新最大值和对应的 n。最后，我们计算 T_per_i 的均值，并计算并存储目标函数的值。整个循环过程中，n 每次增加 2。循环结束后，我们计算目标函数的最大值和对应的 n，并将结果保存在 objective_function_max_value 和 objective_function_max_n 变量中。