为什么运行上述代码时出现了Must tell popsize-length solutions.

这个错误是因为在调用 `optimizer.tell(solutions)` 时，`solutions` 的长度不等于种群大小（`popsize`）。CMA-ES 算法中的种群大小是通过 `CMA` 对象的 `popsize` 参数来指定的。如果 `solutions` 的长度小于 `popsize`，那么就会出现上述错误。

解决这个问题的方法是检查算法的参数设置是否正确，并确保 `solutions` 的长度等于 `popsize`。如果 `solutions` 的长度小于 `popsize`，可以通过多次调用 `optimizer.ask()` 得到足够的解向量，再将它们组成一个列表传给 `optimizer.tell()` 函数。

相关问题

运行上述代码时出现了Must tell popsize-length solutions.

这个错误是因为 optimizer.tell() 函数要求输入的解向量数量必须与 population_size 相同，而在你的代码中，每次迭代时只添加了一个新的解向量，因此无法满足 tell() 函数的要求。

要解决这个问题，可以将所有的解向量存储在 solutions 列表中，并在每次迭代结束后一次性调用 optimizer.tell() 函数更新优化器状态。具体来说，可以将 optimizer.ask() 函数生成的解向量和其对应的目标函数值打包成元组，然后将这些元组添加到 solutions 列表中。在每次迭代结束后，将 solutions 列表作为参数传递给 optimizer.tell() 函数，以更新优化器状态。

修改后的代码示例：

solutions = []
while True:
    for _ in range(optimizer.population_size):
        x = optimizer.ask()
        value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
        solutions.append((x, value))
    optimizer.tell(solutions)
    elapsed_time = time.time() - start_time
    print('优化值：', solutions[-1][1])
    print('X坐标：', solutions[-1][0][0])
    print('Y坐标：', solutions[-1][0][1])
    print('靶点位置：', solutions[-1][0][2])
    print('射孔厚度：', solutions[-1][0][3])
    print('迭代轮数：', len(solutions))
    if elapsed_time > timeout:
        break

在这个示例代码中，我们将所有的解向量和目标函数值打包成元组，然后将这些元组添加到 solutions 列表中，并在每次迭代结束后调用 optimizer.tell() 函数更新优化器状态。这样就可以避免 Must tell popsize-length solutions 错误了。

运行上述代码时出现了Must tell popsize-length solutions. 请给出修改代码

这个错误提示表明，在告诉算法种群信息时，传递给`tell`函数的解向量个数与种群大小不一致。要解决这个问题，需要确保传递给`tell`函数的解向量个数与种群大小相等。

在现有代码中，生成新的种群时，可能会将某些解向量排除，因此最终传递给`tell`函数的解向量个数可能会小于种群大小。为了解决这个问题，我们可以在循环结束后，检查解向量个数是否等于种群大小，如果不等于，则随机生成一些解向量，补足不足的部分。

下面是修改过的代码：

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] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]):
            # 跳过当前循环
            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]):
                # 如果符合条件，不将解向量和目标函数值加入种群
                pass
            else:
                solutions.append((x, value))
    
    # 检查解向量个数是否等于种群大小
    if len(solutions) != optimizer.population_size:
        # 随机生成一些解向量，补足不足的部分
        while len(solutions) < optimizer.population_size:
            x = [random.randint(1, 51) for _ in range(4)]
            value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
            solutions.append((x, value))
    
    optimizer.tell(solutions)

在这个修改后的代码中，我们在循环结束后，检查解向量个数是否等于种群大小，如果不等于，则随机生成一些解向量，补足不足的部分，确保传递给`tell`函数的解向量个数与种群大小相等。