optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)如何在根据上述代码进行修改

如果你想要在使用 CMA-ES 算法时记录每次迭代的结果，可以使用 `callback` 参数来指定一个回调函数。在每次迭代时，CMA-ES 算法会调用这个回调函数，并传递当前的优化向量作为参数。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from cma import CMAEvolutionStrategy

# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义边界
bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]

# 定义初始均值向量
mean = np.mean(bounds, axis=1)

# 存储每次迭代的结果
history = []

# 定义回调函数
def callback(x):
    history.append(x)

# 创建 CMA-ES 优化器
optimizer = CMAEvolutionStrategy(mean, 1.0, {'bounds': bounds, 'seed': 0})

# 迭代优化
while not optimizer.stop():
    solutions = optimizer.ask()
    fitness_list = [objective(x) for x in solutions]
    optimizer.tell(solutions, fitness_list)
    optimizer.logger.add()  # 将当前迭代的结果记录到日志中
    optimizer.disp()
    optimizer.callback(callback)  # 调用回调函数记录每次迭代的结果

# 输出最优解和最优值
print("Optimization result:")
print("  x* =", optimizer.result.xbest)
print("  f(x*) =", optimizer.result.fbest)

# 输出每次迭代的结果
print("Iteration history:")
for i, x in enumerate(history):
    print("  Iteration", i+1, ": x =", x)

这段代码使用 CMA-ES 算法进行优化，其中 `callback` 参数用于指定一个回调函数来记录每次迭代的结果。在回调函数中，我们将每次迭代的优化向量存储到 `history` 列表中。

需要注意的是，CMA-ES 算法中的 `ask()` 和 `tell()` 方法用于生成新的样本点和更新均值向量，`logger.add()` 方法用于将当前迭代的结果记录到日志中。在每次迭代时，我们调用 `callback` 函数来记录每次迭代的结果。最后，我们输出最优解和最优值，并输出每次迭代的结果。