请提供一段python代码：基于geatpy和GEAPT，求解单目标优化的问题

以下是基于GEATpy和GEAPT求解单目标优化问题的Python代码示例：

import numpy as np
import geatpy as ga

# 定义单目标优化问题类
class MyProblem(ga.Problem):
    def __init__(self):
        self.x1range = [-5, 5] # 定义变量 x1 的范围
        self.varTypes = [0] # 定义变量类型，0 表示连续型变量
        self.MAXormin = -1 # 定义目标最小化
        self.hasObj = True # 定义是否具有目标函数
        self.name = 'MyProblem' # 定义问题名称
    # 定义目标函数
    def aimFunc(self, pop):
        x1 = pop.Phen[:, [0]] # 取出种群所有个体的 x1
        x2 = pop.Phen[:, [1]] # 取出种群所有个体的 x2
        y = x1 + x2 ** 2 # 计算目标函数值
        pop.ObjV = y # 把目标函数值赋值给种群ObjV属性

if __name__ == '__main__':
    best_x, best_y = ga.run(MyProblem(), 1) # 调用默认的遗传算法求解
    print('最优解为：', best_x)
    print('最优目标函数值为：', best_y)

在此代码示例中，我们通过定义一个派生自`ga.Problem`类的`MyProblem`类来描述单目标优化问题，其中包括变量范围、变量类型、目标函数计算方法等参数，最后利用`ga.run()`函数来调用默认的遗传算法求解最优解和最优目标函数值。