编写一个程序求解以下多目标优化问题：将n个工件分配给f个工厂，每个工件安排好工厂后只能在该工厂加工，直至加工完成；每个工厂有相同的i个加工阶段，工件在不同的阶段加工时间不同；每个加工阶段有m个并行机器，机器在各阶段的加工速度不同，每台机器在工作时和空闲时有不同的能耗，总能耗为机器加工时间与加工能耗的乘积加上机器空闲时间与空闲能；总目标是最小化完工时间和最小化总能耗。

好的，以下是一个可以求解您提出的多目标优化问题的程序。程序采用了 NSGA-II 算法来求解，使用了 Python 的 DEAP 模块来实现。您需要先安装 DEAP 模块才能运行程序。

import random
from deap import base, creator, tools

# 定义问题参数
n = 10 # 工件数量
f = 3 # 工厂数量
i = 3 # 加工阶段数量
m = 3 # 机器数量
max_iterations = 100 # 迭代次数

# 定义工件和工厂类
class Job:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.factory = None

class Factory:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.time = [0] * i
        self.energy = [0] * i
        self.jobs = []

    def update(self):
        for j in self.jobs:
            for k in range(i):
                self.time[k] += j.time[k][self.id]
                self.energy[k] += j.energy[k][self.id]
                
# 定义目标函数
def makespan(individual):
    factories = [Factory(id) for id in range(f)]
    for i, j in enumerate(individual):
        factories[j].jobs.append(jobs[i])
    for factory in factories:
        factory.update()
    return max(factory.time[-1] for factory in factories),

def energy(individual):
    factories = [Factory(id) for id in range(f)]
    for i, j in enumerate(individual):
        factories[j].jobs.append(jobs[i])
    for factory in factories:
        factory.update()
    return sum(factory.energy[-1] for factory in factories),

# 配置遗传算法
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_factory", random.randint, 0, f-1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_factory, n)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", lambda x: (makespan(x), energy(x)))
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=0, up=f-1, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

# 运行遗传算法
random.seed(1)
jobs = [Job(id) for id in range(n)]
pop = toolbox.population(n=100)
hof = tools.ParetoFront()
algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=len(pop), lambda_=len(pop), cxpb=0.7, mutpb=0.3, ngen=100, halloffame=hof)

# 输出结果
print("非支配解个数：", len(hof))
for i, ind in enumerate(hof):
    print("解 ", i+1, ":")
    print("完工时间：", ind.fitness.values[0])
    print("总能耗：", ind.fitness.values[1])
    print("工件分配方案：", ind)  

程序中，我们定义了工件类和工厂类，用于表示问题中的工件和工厂。然后，我们定义了两个目标函数 `makespan` 和 `energy`，分别用于计算完工时间和总能耗。最后，我们使用 DEAP 模块来配置和运行 NSGA-II 算法，求解多目标优化问题。

需要注意的是，NSGA-II 算法的效率和结果质量都与问题规模和参数设置有关，因此需要根据具体情况进行调整和优化。