现在有两个整数变量，一个上下界是[0,10],另一个是[5，20]，使用pymoo中的DE算法对自定义问题求解，编码方式选择二进制编码，poython实现

在Pymoo库中，Differential Evolution (DE) 是一种用于解决优化问题的全局搜索算法。如果你想要使用 DE 对于给定的整数区间范围内的问题进行寻优，你需要首先定义一个问题实例，包括适应度函数、约束条件（如果有的话），以及选择合适的编码方法。

对于二进制编码，你可以使用`pymoo.algorithms.de>`模块下的`BinaryReal`或`BinaryInteger`。假设我们有自定义的适应度函数`fitness_function`，这里是一个简单的例子：

from pymoo.model.problem import Problem
from pymoo.factory import get_problem, get_reference_directions
from pymoo.optimize import minimize
from pymoo.algorithms.de import DifferentialEvolution
from pymoo.rand import random

# 定义问题
class MyProblem(Problem):
    def __init__(self, lower_bound=[0], upper_bound=[10], another_lower_bound=[5], another_upper_bound=[20]):
        super().__init__(
            n_var=2,      # 两个变量
            n_obj=1,       # 目标函数的数量
            xl=lower_bound,     # 变量下界
            xu=upper_bound,     # 变量上界
            xl_another=another_lower_bound,     # 另一变量下界
            xu_another=another_upper_bound,     # 另一变量上界
        )

    def _evaluate(self, X, out, *args, **kwargs):
        # 自定义适应度函数
        # 这里只是一个示例，需要根据实际问题调整
        out["F"] = fitness_function(X[:, :1], X[:, 1:], self.another_lower_bound, self.another_upper_bound)

# 初始化问题和参考向量
problem = MyProblem()
ref_dirs = get_reference_directions("das-dennis", problem.n_var, n_partitions=4)

# 设置DE算法参数
algorithm = DifferentialEvolution(
    pop_size=100,          # 种群大小
    mutation=(0.8, 1),     # 遗传算子参数
    crossover=0.9,         # 交叉概率
    strategy="best1bin"    # 遗传策略
)

# 求解优化问题
res = minimize(problem,
                algorithm,
                seed=1,
                save_history=True,
                verbose=False,
                retall=True,
                termination=('n_gen', 100),
                reference_directions=ref_dirs)

# 获取结果
best_solution = res.F[0]
feasible_solutions = res.X[np.all(res.CV < 0.1, axis=1)]   # 可行解集
best_fitness = res.F[-1]

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