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)

这段代码是使用CMA-ES算法进行优化，其中optimizer是使用CMA类初始化的一个优化器。循环进行优化，每次生成一个新的种群，通过ask()方法获取种群中每个个体的解向量，并计算每个个体的目标函数值。如果这些个体中有不合法的，则将其舍弃。如果生成的个体数量不足，则随机生成一些解向量并计算它们的目标函数值。最后，将所有个体的目标函数值告知优化器，以便进行下一轮优化。