在上文中，如何依靠pymoo库定义一个问题？

在pymoo库中，可以通过定义一个Problem类来表示一个多目标优化问题。定义Problem类需要指定以下参数：

1. 目标函数（objective function）：需要定义一个或多个目标函数，用于评估解的质量。

2. 决策变量的边界（decision variable bounds）：需要定义每个决策变量的取值范围。

3. 约束条件（constraints）：如果问题存在约束条件，需要定义约束条件的函数表达式或范围。

下面是一个使用pymoo库定义Problem类的示例代码：

import numpy as np
from pymoo.model.problem import Problem

# 定义目标函数
def my_func(x):
    f1 = x[0]**2 + x[1]**2
    f2 = (x[0]-1)**2 + x[1]**2
    return [f1, f2]

# 定义Problem类
class MyProblem(Problem):
    def __init__(self):
        super().__init__(n_var=2, n_obj=2, n_constr=0, xl=np.array([-5,-5]), xu=np.array([5,5]))

    def _evaluate(self, x, out, *args, **kwargs):
        f1 = x[:,0]**2 + x[:,1]**2
        f2 = (x[:,0]-1)**2 + x[:,1]**2
        out["F"] = np.column_stack([f1, f2])

# 创建问题实例
problem = MyProblem()

在上面的代码中，我们首先定义了一个目标函数`my_func`，用于评估解的质量。然后定义了一个`MyProblem`类，该类继承自`Problem`类，重写了`_evaluate`方法，其中实现了目标函数的计算。最后创建了一个`MyProblem`类的实例`problem`，表示我们定义的多目标优化问题。