optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)

如果你在使用 `cma.CMAEvolutionStrategy` 类时遇到了 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'mean'` 的错误，这可能是因为 `CMAEvolutionStrategy` 类不支持 `mean` 参数。

在 `cma.CMAEvolutionStrategy` 类的构造函数中，它并不支持 `mean` 参数，而是使用 `x0` 参数来设置初始搜索点。因此，如果你想要设置搜索空间中心，可以将其设置为 `x0` 参数。

下面是一个示例代码，演示如何使用 `CMAEvolutionStrategy` 类来设置搜索空间中心：

import cma

# 定义搜索空间边界
bounds = [(-5, 5), (-5, 5), (-5, 5)]

# 计算搜索空间中心
x0 = np.mean(bounds, axis=1)

# 使用 CMAEvolutionStrategy 对象进行优化
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(
    x0=x0,  # 初始搜索点（搜索空间中心）
    sigma0=1,  # 初始搜索步长
    inopts={'bounds': bounds},  # 搜索空间边界
)

在这个示例中，我们使用了 `x0` 参数来设置搜索空间中心，而将 `mean` 参数删除了。注意到我们仍然使用了 `inopts` 参数来传递 `bounds` 数据，这是因为 `CMAEvolutionStrategy` 对象不再支持 `bounds` 参数，而是使用了更加通用的选项字典来传递参数。

如果你需要使用其他参数来设置优化算法，可以参考 `cma.CMAEvolutionStrategy` 类的官方文档，查看支持的参数列表。