现在需要在上述代码的基础上，调用cmaes模块进行优化

好的，我们可以使用 `cma` 包来进行优化，具体实现如下：

import cma
import numpy as np

def optimize():
    # 目标函数
    def objective_function(params):
        bd_X, bd_Y, x3, x4 = params
        # 这里用随机生成的值代替目标函数的输出
        return np.random.random()

    # 设置初始值和范围
    x0 = [0, 0, 0, 0]
    sigma0 = 0.2
    bounds = [[-10, 10], [-10, 10], [-10, 10], [0, 10]]

    # 运行优化算法
    res = cma.fminbound(objective_function, x0, sigma0, bounds)

    # 输出最优值和最优解
    print(f"最优解：{res[0]}")
    print(f"最优值：{res[1]}")

if __name__ == "__main__":
    optimize()

在这个示例代码中，我们使用 `cma.fminbound()` 函数进行优化，其中 `objective_function` 函数是我们要优化的目标函数，输入为一组参数 `params`，输出为目标函数的值。`x0` 是优化的初始值，`sigma0` 是初始步长，`bounds` 是参数范围。最终输出最优解和最优值。请根据实际情况将 `objective_function` 函数替换为您的目标函数，然后设置相应的参数范围。