给出遗传算法的代码解决多目标规划问题

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索优化算法，它通过迭代过程进化出越来越好的解。多目标规划问题（Multi-Objective Optimization Problem, MOOP）则是涉及到多个冲突目标的优化问题，解决这类问题的关键是要寻找一组解，即Pareto最优解集，这些解在各目标间无法进一步改进而不损害其他目标。

以下是使用遗传算法解决多目标规划问题的一个简单代码示例。这里我们使用Python语言和一个名为DEAP的库，DEAP是一个用于演化计算的框架，它提供了遗传算法所需的基本工具和操作。

from deap import base, creator, tools, algorithms
import random

# 定义目标函数，这里仅为示例，实际问题中需要定义具体的目标函数
def objective1(individual):
    return sum(individual),

def objective2(individual):
    return sum(x*x for x in individual),

# 创建多目标优化的问题类型，这里使用两个目标
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)

# 注册个体工具类
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=100)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 注册遗传算法操作
toolbox.register("evaluate", lambda ind: (objective1(ind), objective2(ind)))
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

# 定义遗传算法参数
population = toolbox.population(n=100)
NGEN = 100
CXPB = 0.7
MUTPB = 0.2

# 遗传算法主循环
for gen in range(NGEN):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, CXPB, MUTPB)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = toolbox.select(offspring, k=len(population))

# 输出最终结果
for ind in population:
    print(ind.fitness.values)

在这个例子中，我们创建了一个包含100个基因的个体，每个基因是一个0或1的布尔值。我们有两个目标函数，都是简单的例子函数。通过定义了遗传算法的交叉、变异和选择操作，并运行了一定代数的算法，最终输出了优化后的个体的适应度值。

请注意，这个代码只是一个框架，实际应用中需要根据具体问题调整目标函数和参数。