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] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) 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: while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) optimizer.tell(solutions)

这段代码是用来进行优化的，具体来说是使用了一种遗传算法，通过生成一组解向量来找到一个使得quadratic函数取得最小值的解。其中，每个个体都是一个解向量，而种群大小是通过optimizer.population_size控制的。在生成解向量时，使用了随机数来保证解的多样性，同时在保证解的有效性（即x[0]和x[1]不能等于51或26）的前提下，才将其加入到solutions列表中。如果solutions列表的长度不等于种群大小，就会通过随机数生成新的解向量并加入到solutions列表中。最后使用optimizer.tell()函数来更新优化器的状态。

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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] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value))

这段代码运行了一个无限循环，每轮循环都会生成一个新的种群，并计算每个个体的适应度值，即目标函数的值。代码中先定义了变量 rounds 用来记录当前循环次数，然后定义了一个空列表 solutions 用来存储每个个体的解向量和适应度值。

在每轮循环中，使用 optimizer.ask() 生成一个新的解向量 x，并将其取整。然后使用 quadratic 函数计算解向量的适应度值，并将解向量和适应度值添加到 solutions 列表中。需要注意的是，代码中使用了一个 if 语句来过滤掉两个特定的解，即 (26,26) 和 (51,51)。

需要注意的是，在这段代码中并没有判断优化时间是否已经超过了设置的时间限制。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行判断，如果优化时间超过了限制，则需要跳出循环。

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))

这段代码是一个优化循环的核心部分，其中 optimizer 是一个优化器对象，population_size 是种群大小。该循环会不断生成新的种群，并计算每个个体的适应度（即目标函数的值），直到满足某个终止条件为止。在循环中，首先将 rounds 计数器加 1。然后，使用 optimizer.ask() 生成一个新的解向量 x。这里的 x 是一个包含四个元素的列表，分别表示四个变量的值。接着，将 x 的前两个元素转换为整数（即 x[0] 和 x[1]），因为这两个元素表示的是离散变量。如果 x[0] 和 x[1] 符合一些特定的约束条件，比如等于某个特定的值，那么就跳过该个体。否则，就计算该个体的适应度（即目标函数的值 quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])），并将个体的解向量和适应度打包成一个元组，添加到 solutions 列表中。循环直到满足某个终止条件为止，比如达到最大迭代次数或目标函数值收敛。