尝试用变种的烟花算法求解该问题，并写出代码

好的，我来尝试用变种的烟花算法来解决这个问题，并给出代码。

烟花算法是一种基于爆炸和火花扩散的启发式优化算法，它将解空间视为一个烟花集合，每个烟花表示一个解，通过爆炸和火花扩散的方式进行搜索，以期找到最优解。在烟花算法的基础上，我们对其进行了一些改进，使其更适用于求解多目标优化问题。

以下是代码实现：

import random
import math

class Firework:
    def __init__(self, dim, lb, ub):
        self.dim = dim     # 烟花维度
        self.lb = lb       # 烟花坐标下界
        self.ub = ub       # 烟花坐标上界
        self.pos = [random.uniform(lb, ub) for i in range(dim)]  # 烟花位置
        self.fit = []      # 烟花适应度列表
        self.spark = []    # 火花列表
        
    def __str__(self):
        return str(self.pos)
        
    def evaluate(self, objectives):
        self.fit = [objective(self.pos) for objective in objectives]  # 计算烟花适应度
        
    def explode(self, a=0.3, b=1.5):
        for i in range(self.dim):
            rand = random.random()
            if rand < a:
                self.spark.append(random.uniform(self.lb, self.ub))
            elif rand >= a and rand < b:
                self.spark.append(self.pos[i])
            else:
                self.spark.append((self.lb + self.ub) / 2)
                
    def update(self):
        best_fit = self.fit.index(min(self.fit))
        self.pos = self.spark[best_fit]
        self.spark = []   # 清空火花列表

接下来是多目标烟花算法的实现：

class MOFirework:
    def __init__(self, dim, n, objectives, lb, ub):
        self.dim = dim       # 烟花维度
        self.n = n           # 烟花数量
        self.objectives = objectives  # 目标函数列表
        self.lb = lb         # 烟花坐标下界
        self.ub = ub         # 烟花坐标上界
        self.fireworks = [Firework(dim, lb, ub) for i in range(n)]  # 烟花集合
        
    def evaluate(self):
        for firework in self.fireworks:
            firework.evaluate(self.objectives)   # 计算烟花适应度
            
    def explode(self):
        for firework in self.fireworks:
            firework.explode()   # 爆炸产生火花
            
    def update(self):
        for firework in self.fireworks:
            firework.update()   # 更新烟花位置
            
    def run(self, max_iter):
        self.evaluate()  # 计算初始适应度
        for i in range(max_iter):
            self.explode()   # 爆炸产生火花
            self.evaluate()  # 计算火花适应度
            self.update()    # 更新烟花位置
        return [firework.pos for firework in self.fireworks]

这样我们就实现了一个简单的多目标烟花算法，可以用它来求解多目标优化问题。