如何根据上述代码，写出计算最优解的代码

根据上述代码，我们可以编写以下代码来计算最优解：

import time
from cma import CMA

def objective_function(params):
    # 计算目标函数值
    # 这里的params为优化器生成的参数向量
    # 在这里，我们需要将params向量转换为具体的参数值
    # 然后使用这些参数值计算目标函数值
    x1, x2, x3, x4 = params
    # 计算目标函数值，这里以一个简单的函数为例
    # target = x1 * x2 + x3 * x4
    # 如果你有自己的目标函数，可以将其替换掉上面的公式
    target = -(train_optimize2[19])
    return target

def main():
    # X坐标束条件
    Min_pump_zcjj = 26
    Max_pump_zcjj = 51
    # Y坐标约束条件
    Min_pump_bdljd = 26
    Max_pump_bdljd = 51
    # 靶点位置约束条件
    Min_pump_bdwz = 0
    Max_pump_bdwz = 1
    # 射孔厚度约束条件
    Min_pump_skhd = 1
    Max_pump_skhd = 5

    bounds = [[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj],
              [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],
              [Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],
              [Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]]

    # 定义优化器
    optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)

    # 定义优化时间限制
    timeout = 30
    start_time = time.time()

    # 开始优化
    while True:
        # 检查是否达到最优解或者超时
        if optimizer.should_stop():
            break

        # 生成新的参数向量，并计算目标函数值
        solutions = optimizer.ask()
        fitness_list = [objective_function(x) for x in solutions]

        # 更新优化器模型
        optimizer.tell(solutions, fitness_list)

        # 检查是否超时
        elapsed_time = time.time() - start_time
        if elapsed_time > timeout:
            break

    # 获取最优解
    best_params = optimizer.best.x
    best_fitness = optimizer.best.f

    print('最优解为：', best_params)
    print('目标函数值为：', best_fitness)

if __name__ == '__main__':
    main()

在这段代码中，我们定义了一个目标函数objective_function，用于计算目标函数值。在优化器中，我们使用CMA算法，并将约束条件bounds、初始均值mean和随机数种子seed作为参数进行初始化。然后，在循环中，我们通过ask方法生成新的参数向量，并计算目标函数值。然后，我们使用tell方法更新优化器模型。在循环结束后，我们通过best属性获取最优解和目标函数值。最后，我们将最优解和目标函数值打印出来。