if name == 'main': # 实例化问题对象 problem = MyProblem() # 生成问题对象 # 快速构建算法 algorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_bin_templet( problem, ea.Population(Encoding='RI', NIND=20), MAXGEN=400, # 最大进化代数。 logTras=0) # 表示每隔多少代记录一次日志信息，0表示不记录。 algorithm.mutOper.F = 0.7 # 差分进化中的参数F。 algorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 交叉概率。 # 先验知识 prophetVars = np.array([[2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]]) # 假设已知[0.4, 0.2, 0.4]为一组比较优秀的变量。 # # 求解 res = ea.optimize(algorithm, prophet=prophetVars, verbose=True, drawing=1, outputMsg=True, drawLog=True, saveFlag=True) print(res)我想把这段代码中绘图的数据保存在一个名叫date的Excel表格中，请给我完整的代码

以下是完整代码，其中绘图数据保存在名为“data”的Excel表格中：

import numpy as np
import geatpy as ea
import pandas as pd

class MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem' # 初始化name（函数名称，可以随意设置）
        M = 1 # 初始化M（目标维数）
        maxormins = [-1] # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，-1表示最小化，1表示最大化）
        Dim = 6 # 初始化Dim（决策变量维数）
        varTypes = [1]*Dim # 初始化varTypes（决策变量类型，0表示实数，1表示整数）
        lb = [1000]*Dim # 决策变量下界
        ub = [5000]*Dim # 决策变量上界
        lbin = [1]*Dim # 决策变量下边界是否包含
        ubin = [1]*Dim # 决策变量上边界是否包含
        # 调用父类构造方法完成实例化
        super().__init__(name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)

    def aimFunc(self, pop): # 目标函数
        Vars = pop.Phen # 得到决策变量矩阵
        x1, x2, x3, x4, x5, x6 = Vars[:, [0]], Vars[:, [1]], Vars[:, [2]], Vars[:, [3]], Vars[:, [4]], Vars[:, [5]]
        f = 1/(x1*x4*(x1+x2+x3)+x3) # 计算目标函数值，此处为单目标问题，仅有一个目标函数值，因此直接返回一个二维数组
        return [f]

if __name__ == '__main__':
    # 实例化问题对象
    problem = MyProblem()
    # 生成问题对象
    # 快速构建算法
    algorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_bin_templet(problem, ea.Population(Encoding='RI', NIND=20), MAXGEN=400, # 最大进化代数。
                                                      logTras=0) # 表示每隔多少代记录一次日志信息，0表示不记录。
    algorithm.mutOper.F = 0.7 # 差分进化中的参数F。
    algorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 交叉概率。
    # 先验知识
    prophetVars = np.array([[2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]])
    # 求解
    res = ea.optimize(algorithm, prophet=prophetVars, verbose=True, drawing=1, outputMsg=True, drawLog=True, saveFlag=True)
    print(res)
    
    # 保存绘图数据到Excel表格
    data = pd.DataFrame()
    data['BestFitness'] = res.FitV_history_best
    data['MeanFitness'] = res.FitV_history_mean
    data['Generation'] = range(1, len(res.FitV_history_best)+1)
    data.to_excel('data.xlsx', index=False)

注意，为了将绘图数据保存到Excel表格中，我们需要使用Python的pandas库，因此需要先安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install pandas

此外，需要确保在运行代码前已经在代码所在的目录下创建了名为“data”的Excel表格。