如何对上述代码进行修改，要求通过max_iterations = 1000 # 最大迭代次数 tolerance = 1e-6 # 目标函数值的变化量阈值 mean_tol = 1e-6 # 均值向量变化量阈值 sigma_tol = 1e-6 # 标准差变化量阈值上述标准终止计算

要对上述代码进行修改，以实现通过最大迭代次数和阈值来控制优化过程的终止，可以使用以下代码：

max_iterations = 1000
tolerance = 1e-6
mean_tol = 1e-6
sigma_tol = 1e-6
iter_count = 0
prev_best = float('inf')

while iter_count < max_iterations:
    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))

    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)
    best_solution = min(solutions, key=lambda x: x[1])
    best_value = best_solution[1]

    if abs(prev_best - best_value) < tolerance and \
       optimizer.sigma < sigma_tol and \
       np.allclose(optimizer.mean, mean_tol, rtol=0, atol=mean_tol):
        break

    prev_best = best_value
    iter_count += 1

在上述代码中，我们添加了一个while循环来迭代优化过程，同时使用iter_count变量来记录迭代次数。在每次迭代中，我们都计算了最优解，以便在后续的判断中使用。我们使用了prev_best变量来记录上一次迭代的最优解，用于计算目标函数值的变化量。我们还使用了optimizer.mean和optimizer.sigma来计算均值向量和标准差的变化量。最后，我们使用了三个阈值来判断是否终止计算。如果目标函数值的变化量、均值向量变化量和标准差变化量都小于相应的阈值，就会跳出while循环，结束优化过程。