ptimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器，记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_obj_value = float('inf') rounds = 0 while True: # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 rounds += 1 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] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value))

这段代码看起来是一个优化问题的解决方案。其中，使用了一个CMA算法的优化器，通过不断生成新的种群并求出个体的目标函数值，来逼近最优解。同时，对于个体的解向量进行了一些约束条件，如x[0]不等于1和51，x[1]不等于1和51，以及x[0]和x[1]不能同时等于26。最终目标是找到一个最优解，使得输入到quadratic函数中的x[0]、x[1]、x[2]、x[3]能够得到最小的目标函数值。