请你给出geatpy求解，大规模，上千个二维变量，十几个约束的优化问题的代码模板

GEPy（Geometric Evolutionary Programming）是一种基于几何演化算法的全球优化工具，它适用于解决复杂的优化问题。对于大规模的二维变量优化问题，并带有十几个约束，你可以使用GEPy的基本框架来构建你的问题求解代码。以下是一个简单的Python代码模板：

from gepy import GepOpt

# 定义优化空间范围（假设X和Y是二维变量）
n_variables = 1000  # 上千个二维变量
variable_bounds = [(0, 1) for _ in range(n_variables * 2)]  # 每个变量的上下限

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    # 这里需要替换为你实际的问题函数，x是一个包含所有变量的数组
    # x.shape[0] // 2 返回每个变量对（两个连续元素代表一个二维变量）
    return -sum(x[i * 2] ** 2 + x[i * 2 + 1] ** 2 for i in range(x.shape[0] // 2))  # 示例为目标函数为各变量平方和的负值

# 定义约束条件（这里仅示例一个线性不等式约束）
linear_constraints = [
    {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 1 - sum(x), 'lb': 0}  # 约束总和小于1
]

# 初始化GEP模型
optimizer = GepOpt(variables=variable_bounds, objective=objective_function, constraints=linear_constraints)

# 设置其他GEP参数，如种群大小、迭代次数等
optimizer.options['pop_size'] = 500  # 种群大小
optimizer.options['max_gen'] = 1000  # 最大迭代次数

# 执行优化
solution = optimizer.optimize()

# 输出最优解
print("最优解: ", solution.x)
print("目标函数值: ", solution.fval)

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