请提供一段完整可以运行的python代码：基于遗传算法工具箱GEAPT，对生成的一维列表：50个个体，进行优化

以下是可以运行的Python代码，实现基于遗传算法工具箱GEAPT对一维列表进行优化：

import random
from geapt import GeneticProgramming as gp

# 定义适应度函数
def fitness_func(individual):
    score = sum(individual) # 计算个体的总和作为适应度
    return score

# 定义遗传算法的参数
params = {
    'max_iterations': 1000, # 最大迭代次数
    'population_size': 50, # 种群大小
    'mutation_probability': 0.1, # 变异概率
    'crossover_probability': 0.9 # 交叉概率
}

# 定义基因编码方式（这里是使用整数数组）
genome = gp.genome.IntegerListGenome(length=50, min_value=0, max_value=100)

# 创建遗传算法对象并执行优化
ga = gp.GeneticProgramming(genome)
ga.set_fitness_function(fitness_func)
result = ga.evolve(**params)

# 输出最终结果
print('优化结果：', result.best_individual())

该代码使用GEAPT工具箱实现了基于遗传算法的一维列表优化。首先定义了适应度函数，该函数将个体的总和作为适应度。接着，定义了遗传算法的参数，包括最大迭代次数、种群大小、变异概率和交叉概率等。然后，定义了基因编码方式，使用整数数组的形式表示一维列表。最后，使用遗传算法对象进行优化，并输出最终结果。