第二段：while True: # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value)) # 检查解向量个数是否等于种群大小 if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value))

这段代码的作用是进行优化过程中的种群生成。具体来说，它会不断地生成新的解向量，并计算每个解向量的目标函数值。如果生成的解向量符合预设的约束条件，则将该解向量及其对应的目标函数值加入种群。如果种群中的解向量数量不足种群大小，则会随机生成一些解向量并加入种群中。最终生成的种群将被用于下一步的优化操作。值得注意的是，这段代码中有一些特定的约束条件，例如坐标不能为特定的值等，这些约束条件是为了保证生成的解向量符合实际问题的实际情况。