请提供一段代码：Geatpy

很高兴为您提供Geatpy的代码：

# 导入遗传算法模块
from geatpy import ea

# 定义问题类
class MyProblem(ea.Problem):
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem' # 定义问题名称
        M = 2 # 定义目标维数
        maxormins = [1, 1] # 定义每个目标的最小化或最大化标记，1表示最小化，-1表示最大化
        Dim = 2 # 定义决策变量维数
        varTypes = [0, 0] # 定义决策变量的类型，0表示实数，1表示整数
        lb = [-3, -3] # 定义决策变量下界
        ub = [3, 3] # 定义决策变量上界
        lbin = [1, 1] # 定义整数决策变量的下界
        ubin = [Dim-1]*Dim # 定义整数决策变量的上界，此处等于决策变量维数-1
        self.M = M
        self.maxormins = maxormins
        self.Dim = Dim
        self.lb = lb
        self.ub = ub
        self.lbin = lbin
        self.ubin = ubin
        self.varTypes = varTypes
        ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)

    def aimFunc(self, pop): # 目标函数
        x1 = pop.Phen[:, [0]]
        x2 = pop.Phen[:, [1]]
        pop.ObjV = x1**2 + x2**2
        pop.ObjV = np.hstack([pop.ObjV, (x1-2)**2 + (x2-2)**2]) # 添加第二个目标
          
# 调用算法模板进行种群进化
"""
算法模板说明:
"""           
# import geatpy.algorithm as alg

# myProblem = MyProblem() # 生成问题对象
# [pop, obj, var] = alg.nsga2_templet(myProblem, maxormins = [1, 1], nind = 50, maxGen = 200) # 使用NSGA-II算法求解多目标优化问题

以上代码实现了一个使用遗传算法求解多目标优化问题的例子。如果您有其他问题或疑问，欢迎随时与我交流。