编写一段Python的遗传算法库genetic_algorithm中的GeneticAlgorithm类的带全部关键参数的示范，问题域的数据类型为6因子5水平

在Python的遗传算法（Genetic Algorithm）库中，例如我们假设有一个名为`genetic_algorithm`的简单实现，GeneticAlgorithm 类可能会包含以下关键参数用于处理6因素、每个因素有5种水平的问题。这个例子是一个基础版本，实际应用可能需要根据具体需求调整：

from genetic_algorithm import GeneticAlgorithm
import numpy as np

class GeneticAlgorithmExample:
    def __init__(self,
                 population_size=100,  # 种群大小
                 num_generations=100,   # 迭代次数
                 crossover_rate=0.8,   # 交叉概率
                 mutation_rate=0.01,   # 变异概率
                 problem_domain=(-5, 5),  # 问题域范围，这里每因素5个水平相当于[-4, 4]（因为是5级）
                 fitness_function=None,  # 适应度函数
                 elitism=True,          # 是否保留最优个体
                 selection_method='roulette_wheel',  # 选择策略，如轮盘赌选择法
                 tournament_size=3)     # 择优竞赛规模

    def run(self):
        # 初始化随机种群
        individuals = [np.random.uniform(*problem_domain, size=6) for _ in range(population_size)]
        
        for generation in range(num_generations):
            # 计算适应度
            fitness_scores = self.fitness_function(individuals)

            # 应用选择、交叉和变异操作
            selected_parents = self.select_elites(fitness_scores)
            offspring = self.crossover(selected_parents, crossover_rate)
            mutated_offspring = self.mutate(offspring, mutation_rate)

            # 更新种群
            individuals = self.replace_population(individuals, offspring + mutated_offspring)

        best_individual = max(individuals, key=self.fitness_function)
        return best_individual

    # 省略了一些辅助方法，如选择、交叉和变异的具体实现...

# 使用示例
ga = GeneticAlgorithmExample()
best_solution = ga.run()
print(f"Best solution after {num_generations} generations: {best_solution}")

在这个示例中，关键参数包括种群大小（population_size）、迭代次数（num_generations）、遗传操作的概率等。用户需提供适应度函数（fitness_function），它根据个体的表现评估其适应度。