用快速非支配排序和迭代贪婪算法编写一个程序求解以下多目标优化问题：将n个工件分配给f个工厂，每个工件安排好工厂后只能在该工厂加工，直至加工完成；每个工厂有相同的i个加工阶段，工件在不同的阶段加工时间不同；每个加工阶段有m个并行机器，机器在各阶段的加工速度不同，每台机器在工作时和空闲时有不同的能耗，总能耗为机器加工时间与加工能耗的乘积加上机器空闲时间与空闲能；总目标是最小化完工时间和最小化总能耗。

好的，以下是一个基于快速非支配排序和迭代贪婪算法的多目标优化程序，可以求解您提出的问题。

首先，我们需要定义一些基本的数据结构和函数。假设我们已经定义好了这些，下面是程序主体部分的伪代码：

# 输入数据
jobs = [Job(j) for j in range(n)]
factories = [Factory(f, i, m) for f in range(f)]

# 快速非支配排序
fronts = fast_non_dominated_sort(jobs)

for front in fronts:
    # 初始化工件分配方案
    allocation = [None] * len(front)
    
    # 迭代贪婪算法
    for i in range(max_iterations):
        # 选取未分配工件中最优的一个
        j = select_job(front, allocation)
        
        # 将工件分配给最优的工厂
        f = select_factory(j, factories)
        allocation[j] = f
        
        # 更新工厂的加工时间和能耗
        f.update(j)
    
    # 计算工件组的完工时间和总能耗
    makespan = calculate_makespan(allocation, factories)
    energy = calculate_energy(allocation, factories)
    
    # 将结果加入非支配解集
    add_to_nondominated_set(front, makespan, energy)

# 输出所有非支配解
print_nondominated_set()

其中，`fast_non_dominated_sort` 函数实现快速非支配排序，将所有工件分为多个前沿，每个前沿内的工件互不支配；`select_job` 函数选取未分配工件中最优的一个；`select_factory` 函数选取最优的工厂；`calculate_makespan` 函数计算工件组的完工时间；`calculate_energy` 函数计算工件组的总能耗；`add_to_nondominated_set` 函数将当前工件组的完工时间和总能耗加入非支配解集；`print_nondominated_set` 函数输出所有非支配解。

需要注意的是，迭代贪婪算法和快速非支配排序的效率都与问题规模和参数设置有关，因此需要根据具体情况进行调整和优化。此外，多目标优化问题的解集通常是非凸的，因此需要使用一些特殊的算法和技巧，如粒子群算法、模拟退火等，以取得更好的效果。