我这里两个变量都是整数变量

在Pymoo中，处理整数类型的优化问题是通过`BinaryInteger`编码实现的。对于只有两个整数变量的情况，你可以创建一个`BinaryInteger`对象，并将其传递给`Problem`类的构造函数。以下是修改后的`MyProblem`类示例：

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
from pymoo.util.integer import Integer

# 创建整数变量
int_var = Integer(name='var1', low=0, up=10)
int_var_another = Integer(name='var2', low=5, up=20)

# 定义问题
class MyProblem(Problem):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            n_var=2,   # 两个整数变量
            n_obj=1,    # 目标函数的数量
            types=int_var,    # 第一个变量的类型
            types_another=int_var_another,    # 另一个变量的类型
            ...  # 其他初始化参数
        )

    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[:, 0], X[:, 1], int_var.up, int_var_another.up)

# ... (其他部分保持不变)

# 使用二进制整数编码的DE算法
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
)

# 优化求解过程...

在这个例子中，`Integer`对象定义了变量的取值范围。当调用`_evaluate`函数时，X矩阵会包含每个个体的二进制表示形式，对应于这两个整数变量。