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] not in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] not in [1, 51]): value = -1 eles: 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)检查上述代码

这段代码是一个无限循环，每次循环都会生成一个新的种群，其中每个个体是一个解向量。然后，对于每个个体，会检查其第一个元素是否为1或51，且第二个元素是否为1或51，如果不满足条件，则该个体的目标函数值为-1，否则会调用quadratic函数计算该个体的目标函数值，并将其存储在solutions列表中。最后，会将solutions列表传递给optimizer.tell函数，以更新优化器的内部状态。需要注意的是，该代码没有给出optimizer对象的定义，因此无法确定其具体实现。