请提供可以运行的python代码模板：基于遗传算法GEAPT工具箱进行遗传算法的优化

下面是基于GEATpy工具箱的遗传算法优化代码模板：

import geatpy as ea

# 定义问题类
class MyProblem(ea.Problem):
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem' # 问题的名称
        M = 1 # 目标维数
        maxormins = [1] # 优化方向，1表示最小化，-1表示最大化
        Dim = 10 # 变量维数
        varTypes = [0] * Dim # 决策变量类型，0表示实数，1表示整数
        lb = [-10] * Dim # 决策变量下界
        ub = [10] * Dim # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim # 决策变量下边界是否包含
        ubin = [1] * Dim # 决策变量上边界是否包含
        self.Dim = Dim
        self.varTypes = varTypes
        self.lb = lb
        self.ub = ub
        self.lbin = lbin
        self.ubin = ubin
        ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)

    # 定义目标函数
    def aimFunc(self, pop):
        x = pop.Phen # 决策变量矩阵
        f = x ** 2 # 目标函数
        pop.ObjV = f # 把目标函数值赋值给种群pop的ObjV属性
    
    # 定义约束条件（如果有的话）
    def calConst(self, pop):
        pass

# 实例化问题类
problem = MyProblem()

# 定义算法模板
algorithm = ea.soea_DE_rand_1_bin

# 定义终止条件
termination = ea.termination('n_gen', 50)

# 执行算法流程
population = ea.Population(problem.Dim, problem.varTypes, problem.lb, problem.ub, problem.lbin, problem.ubin, 50)
popobj, popvar = algorithm(problem, population, termination)

# 输出结果
best_idx = popobj.index(min(popobj))
best_var = popvar[best_idx]
print('最优解：', best_var)
print('最优目标函数值：', min(popobj))

注意，此代码仅为演示示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改。