请提供一段Python代码：基于遗传算法的参数优化，基于遗传算法工具箱，如GEAPT，对已经生成的50个个体尽行优化

下面是一段基于遗传算法的参数优化示例代码：

from geatpy import bindeval, crtrp, selec, recmbin, mutbga

# 定义适应度计算函数
def fitnessfun(x):
    # 适应度函数，例如目标函数的负值
    y = -1 * (x[0]**2 + x[1]**2)
    return [y]

# 定义变量范围和精度
ranges = [[-5, 5], [-5, 5]] # 变量范围
precisions = [0.01, 0.01] # 精度

# 定义遗传算法的参数
Lind = 50 # 种群大小
max_iter = 500 # 最大迭代次数
pc = 0.6 # 交叉概率
pm = 0.01 # 变异概率
gamma = 0.5 # 选择比例

# 初始化种群
Chrom = crtrp(Lind, ranges, precisions)

# 计算适应度
ObjV = bindeval(Chrom, fitnessfun)

# 进入迭代过程
for gen in range(max_iter):
    # 选择
    FitnV = selec(ObjV, 'negative', gamma)
    # 交叉
    SelCh = Chrom[recmbin(FitnV, pc)]
    # 变异
    SelCh = mutbga(SelCh, ranges, precisions, pm)
    # 计算适应度
    ObjVSel = bindeval(SelCh, fitnessfun)
    # 合并新旧种群
    Chrom = recmbin(Chrom, SelCh)
    ObjV = bindeval(Chrom, fitnessfun)
    
# 输出最优解
best_gen = ObjV.index(max(ObjV))
print('最优解：', Chrom[best_gen], '，适应度：', ObjV[best_gen])

以上代码使用了GEAPT工具箱进行参数优化。建议在实际使用中根据具体情况调整遗传算法的参数。