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)) # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time print('优化值：', value) print('X坐标：', x[0]) print('Y坐标：', x[1]) print('靶点位置：', x[2]) print('射孔厚度：', x[3])

这段代码是在补充不足数量的种群个体。当当前的解向量数量不足优化器的种群大小时，会随机生成一些解向量来补充。随机生成的解向量中包含4个参数，分别是：泵深、泵速、靶点位置和射孔厚度。随机生成的解向量也需要计算目标函数的值，并存储在solutions列表中。在每次迭代过程中，优化器都会根据目标函数的值对解向量进行排序，并计算新的种群。最后，输出当前的优化值、X坐标、Y坐标、靶点位置和射孔厚度。