在上述代码的基础上，如何定义个条件语句，避免优化器陷入局部最优解而输出

为了避免优化器陷入局部最优解而输出，可以在迭代过程中设置一些条件语句来控制搜索空间，例如：

1. 设置变量best_value来记录迭代过程中的最优目标函数值，如果当前解向量的目标函数值比best_value还小，则将best_value更新为当前目标函数值，并将当前解向量保存到best_x中。

2. 在生成新的解向量时，可以添加一些随机扰动，例如在每个维度上添加一个小的随机值，以扩大搜索空间。

3. 可以添加一些启发式搜索策略，例如在搜索空间的边缘生成更多的解向量，以增加搜索空间的覆盖率。

4. 可以使用多个不同的优化器进行搜索，并将它们的搜索结果进行合并，以增加搜索空间的覆盖率。

需要注意的是，这些策略并不能完全避免局部最优解的问题，但是可以在一定程度上减少陷入局部最优解的可能性。同时，这些策略也会增加一定的计算成本，需要根据具体问题的复杂度和计算资源的限制进行选择。

相关问题

请在上述提供的几段代码的基础上，继续写代码，求出最优解和最优解向量

好的，接下来我给出完整代码来求解最优解和最优解向量：

import numpy as np
import pickle
from cma import CMAEvolutionStrategy as CMA

def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4):
    x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5)
    x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX
    x5 = train_optimize2[4]
    x6 = train_optimize2[5]
    x7 = train_optimize2[6]
    x8 = train_optimize2[7]
    x9 = train_optimize2[8]
    x10 = train_optimize2[9]
    x11 = train_optimize2[10]
    x12 = train_optimize2[11]
    x13 = train_optimize2[12]
    x14 = train_optimize2[13]
    x15 = train_optimize2[14]
    x16 = train_optimize2[15]
    x17 = train_optimize2[16]
    x18 = train_optimize2[17]
    x19 = train_optimize2[18]    
    with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f:
        model = pickle.load(f)
    x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]])
    y_predict = model.predict(x_train)
    Y = y_predict
    return -Y

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 = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
    target = -(train_optimize2[19])

    # 定义你的优化时间限制，输入是一个数值，表示你想要优化的最长时间（秒）
    timeout = 30

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

    while True:
        solutions = optimizer.ask()
        fitness_list = []
        for s in solutions:
            fitness_list.append(quadratic(*s))
        optimizer.tell(solutions, fitness_list)
        best_index = np.argmin(fitness_list)
        best_fit = fitness_list[best_index]
        best_sol = solutions[best_index]
        if -best_fit < target or optimizer.countiter >= timeout:
            break

    return best_sol, -best_fit

if __name__ == '__main__':
    train_optimize2 = [26.0, 26.0, 0.0, 1.0, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, -0.735]
    DX = 0.5
    DY = 0.5
    mbjx = 30.5
    mbjy = 30.5
    best_sol, best_fit = main()
    print("最优解向量为：", best_sol)
    print("最优解为：", best_fit)

在这段代码中，首先我们导入了必要的库，然后定义了目标函数quadratic()和优化函数main()，其中目标函数的参数和实现与之前一致，而main()函数则是将目标函数与优化算法结合起来，求出最优解和最优解向量。在main()函数中，我们首先定义了X坐标、Y坐标、靶点位置和射孔厚度的约束条件，并将它们组成一个二维数组bounds；然后定义了目标函数的值target和优化时间限制timeout；最后创建了一个CMA对象optimizer，并在while循环中进行迭代，直到找到满足目标函数要求或达到时间限制为止。在每次迭代中，我们通过调用ask()方法获取一组新的解，并调用目标函数计算它们的适应度，然后将解和适应度传递给tell()方法，让优化算法进行更新。在每次迭代结束后，我们通过调用np.argmin()方法找到当前最优解的索引，然后保存最优解和最优解向量，并检查是否满足终止条件。最后，我们在if语句中返回最优解向量和最优解的负数值。最后，在代码的最后一行，我们输出最优解向量和最优解的负数值。

在上述代码的基础上，给出代码

下面是一个示例代码，其中添加了一些条件语句来控制搜索空间，以避免优化器陷入局部最优解：

import random
import cma

# 定义目标函数
def quadratic(x1, x2, x3, x4):
    return x1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2 + x4 ** 2

# 定义搜索空间的范围
Min_pump_zcjj = 0
Max_pump_zcjj = 100
Min_pump_bdljd = 0
Max_pump_bdljd = 100
Min_pump_bdwz = 0.0
Max_pump_bdwz = 10.0
Min_pump_skhd = 0.0
Max_pump_skhd = 10.0

# 定义优化器
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy([50, 50, 5.0, 5.0], 0.5)

# 定义搜索过程中的条件语句
best_x = None
best_value = float('inf')
max_iterations = 1000
rounds = 0
while rounds < max_iterations:
    rounds += 1
    solutions = []
    for _ in range(optimizer.population_size):
        # 生成解向量，并对整数部分进行取整操作
        x = optimizer.ask()
        x[0] = int(x[0])
        x[1] = int(x[1])
        
        # 添加随机扰动，以扩大搜索空间
        x[2] += random.uniform(-0.1, 0.1)
        x[3] += random.uniform(-0.1, 0.1)

        # 检查解向量是否在搜索空间内
        if (x[0] < Min_pump_zcjj or x[0] > Max_pump_zcjj or
            x[1] < Min_pump_bdljd or x[1] > Max_pump_bdljd or
            x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz or
            x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd):
            continue
        
        # 检查解向量是否与最优解相同
        if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
            continue
        
        # 计算目标函数的值，并添加到solutions列表中
        value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
        solutions.append((x, value))
        
        # 更新最优解
        if value < best_value:
            best_value = value
            best_x = x
    
    # 检查解向量个数是否等于种群大小
    if len(solutions) != optimizer.population_size:
        while len(solutions) < optimizer.population_size:
            # 生成新的解向量，并添加到solutions列表中
            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)]
            
            # 检查解向量是否在搜索空间内
            if (x[0] < Min_pump_zcjj or x[0] > Max_pump_zcjj or
                x[1] < Min_pump_bdljd or x[1] > Max_pump_bdljd or
                x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz or
                x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd):
                continue
            
            # 检查解向量是否与最优解相同
            if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
                continue
            
            # 计算目标函数的值，并添加到solutions列表中
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            solutions.append((x, value))
    
    # 将解向量和目标函数值传递给优化器进行更新
    optimizer.tell(solutions)
    
    # 输出当前的最优解
    print('Round {}: Best value = {}, Best x = {}'.format(rounds, best_value, best_x))

在这段代码中，我们使用了一些条件语句来控制搜索空间，例如检查解向量是否在搜索空间内、添加随机扰动、检查解向量是否与最优解相同等。同时，我们还记录了迭代过程中的最优解，并在每轮迭代结束后输出最优解的值和解向量。这些策略可以帮助我们避免陷入局部最优解并获得更好的优化结果。