那下述代码该如何进行修改

如果你想要将原来的 `mean_diff` 属性替换为 `sp` 属性，可以将下述代码：

# 初始化 CMA 实例
es = cmaes.CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)

# 进行优化
while not es.stop():
    solutions = es.ask()
    es.tell(solutions, [objective_function(x) for x in solutions])
    mean_diff = es.result.diff2mean()
    print(f"mean_diff: {mean_diff:.6f}")

修改为：

# 初始化 CMA 实例
es = cmaes.CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)

# 进行优化
while not es.stop():
    solutions = es.ask()
    es.tell(solutions, [objective_function(x) for x in solutions])
    sp_diff = es.result.dist_to_sp()
    print(f"sp_diff: {sp_diff:.6f}")

在这个例子中，我们将 `mean_diff` 属性改为了 `sp_diff`，并使用 `es.result.dist_to_sp()` 方法来计算种群中所有个体与种群均值之间的欧几里得距离。你可以根据需要选择不同的距离度量方法，例如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。

请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中你可能需要根据具体情况进行修改。