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)

这段代码定义了一个 main 函数，该函数首先定义了 X 坐标、Y 坐标、靶点位置和射孔厚度的约束条件，然后将这些约束条件存储在 bounds 数组中。接着，该函数计算目标函数的目标值，即平均产油量的相反数，存储在 target 变量中。最后，该函数设定了一个优化时间限制 timeout，并调用了 CMA 模块中的 optimizer 对象，将均值、标准差、约束条件和随机数种子传递给该对象，以便对目标函数进行优化。