请提供一段python代码：ski-opt GA 优化器，初始种群是20组gamma和nu，适应度函数自己拟定和种群没有一点关系

以下是一段使用SciPy库中的differential_evolution函数实现的GA优化器代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution

# 自定义适应度函数
def my_fitness(x):
    gamma, nu = x
    # TODO: 根据实际需求编写适应度函数
    return gamma ** 2 + nu ** 2

# 定义初始种群
init_pop = np.random.uniform(low=-10.0, high=10.0, size=(20, 2))

# 使用differential_evolution函数进行GA优化
result = differential_evolution(func=my_fitness, bounds=[(-10, 10), (-10, 10)], popsize=20, init=init_pop)

# 输出优化结果
print(result.x)

在以上代码中，自定义了适应度函数my_fitness，该函数的输入为一个长度为2的numpy数组x，其中x[0]表示gamma，x[1]表示nu。适应度函数的返回值越小，则说明该组gamma和nu越优秀。

接下来使用SciPy库中的differential_evolution函数，对my_fitness函数进行GA优化。其中：

- func：需要优化的目标函数（即适应度函数）
- bounds：每个参数的取值范围
- popsize：每一代的种群数量
- init：初始种群

运行该代码后，differential_evolution函数会返回一个结果，其中result.x即为最优的参数（gamma和nu）组合。