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。

相关问题

start_time = time.time() # 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止 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))

这段代码是进行CMA-ES算法的循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止。其中，`rounds`表示循环的轮数，`solutions`是一个列表，存储了每个个体的解向量和对应的目标函数值。在每次循环中，首先生成一个新的种群，每个个体是一个解向量。然后，对于每个个体，首先对其进行一些限制，例如限制其坐标不能落在某些特定的位置上。接着，计算该个体的目标函数值，并将其存储在`solutions`列表中。最后，在所有个体的目标函数值都计算完毕后，将`solutions`列表中的个体按照目标函数值从小到大排序，然后使用CMA-ES算法更新种群，并判断是否达到了优化目标或时间限制。如果达到了，则退出循环，否则继续进行下一轮循环。

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))

这段代码使用了一个while循环来不断生成新的种群，并计算目标函数的值。其中`best_solution`和`best_obj_value`分别为当前最优解和最优值，初始化为`None`和无限大。`rounds`记录了循环的次数。

在循环中，首先使用`optimizer.ask()`方法生成一个新的解向量，然后对于一些特殊的解，如`(1, 1)`、`(1, 51)`、`(51, 1)`、`(51, 51)`、`(26, 26)`，直接跳过，不计算目标函数的值，因为这些解不满足约束条件。对于其他的解，则计算它们的目标函数值，并将解向量和目标函数值存储在`solutions`列表中。

代码中使用了`quadratic()`函数来计算目标函数的值，但是这个函数并没有在代码中给出，你需要自己定义这个函数。另外，需要注意的是，这段代码中的循环没有任何终止条件，你需要在代码中加入终止循环的条件，例如达到了优化时间限制，或者达到了最大迭代次数等。