请提供一段python代码：基于ski-opt GA的遗传算法，用于优化20组参数（一组参数里面有两个数），适应度函数使用逆方差加权求和的方式

以下是一段基于ski-opt GA的遗传算法代码，用于优化20组参数（一组参数里面有两个数），适应度函数使用逆方差加权求和的方式：

import numpy as np
from sko.GA import GA

# 设置参数范围
bound = np.array([[-10, 10]] * 20)

# 定义适应度函数
def fitness_function(X):
    # 计算逆方差加权求和
    weights = 1 / np.var(X, axis=0)
    return np.sum(X * weights)

# 定义GA模型
ga = GA(func=fitness_function, n_dim=40, size_pop=100, max_iter=100, lb=bound[:, 0], ub=bound[:, 1], precision=1e-7)

# 运行GA优化
best_x, best_y = ga.fit()

print('最优参数:', best_x)
print('最优适应度:', best_y)

注意：以上代码仅供参考，具体问题需要根据实际情况进行调整。如果您需要更多帮助，可以再次向我提问。