遗传算法求解非线性规划问题，要求带约束条件，帮我写一个python代码

遗传算法是一种基于自然选择原理的优化搜索算法，常用于解决复杂的全局优化问题。在Python中，我们可以使用`scipy.optimize.differential_evolution`库来结合遗传算法来求解非线性规划问题，考虑到有约束条件，我们将使用`Bounds`对象来指定变量范围。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution, Bounds

# 定义目标函数 (非线性规划的目标)
def objective_function(x):
    # 假设我们有一个二次规划问题，例如最小化 x^2 + y^2 - z^2，并受到x+y+z=10的约束
    return x[0]**2 + x[1]**2 - x[2]**2

# 定义约束条件的边界
constraints = (
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 10 - sum(x)},
    # 如果有其他约束，可以添加更多，如 {'type': 'ineq', 'fun': ...}
)

# 设置变量范围
bounds = Bounds([-10, -10, -10], [10, 10, 10])

# 搜索空间大小
pop_size = 50

# 初始化遗传算法
result = differential_evolution(objective_function, bounds, constraints=constraints, popsize=pop_size, workers=-1)

# 输出结果
print("最优解：", result.x)
print("最优值：", result.fun)
print("适应度：", result.fun < 1e-6)  # 判断是否达到极小值（这里假设极小值为0）