请编写python代码实现遗传算法对订单进行匹配，其中适应度函数中使用机器与订单的距离，距离使用A*算法进行计算

在Python中，我们可以使用遗传算法来优化订单匹配问题。首先，假设我们有一个订单列表`orders`和一组可用的机器`machines`，每个订单都有一个起点`start`和终点`end`，而每台机器也有一个位置`location`。遗传算法通常包括以下几个步骤：

1. 初始化种群（Population）：创建随机的订单-机器配对作为初始解。
2. 计算适应度（Fitness）：对于每个个体（配对），使用A*算法计算机器到达所有订单路径的总距离，这即为适应度值。
3. 选择（Selection）：基于适应度值选择优秀的个体进入下一代。
4. 交叉（Crossover）：通过交换两个父代个体的部分基因（订单）生成新的配对。
5. 变异（Mutation）：随机改变新个体的一些配对，增加多样性。
6. 重复步骤2-5直到满足停止条件。

下面是一个简单的遗传算法实现示例，使用了DEAP库（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）来处理部分操作：

from deap import base, creator, tools
import astar_pathfinding

# 定义适应度函数
def fitness(order_machines):
    total_distance = 0
    for order in order_machines:
        machine_location = order[1]
        start, end = order[0]['start'], order[0]['end']
        path = astar_pathfinding.find_path(start, end, machine_location)
        if path is not None:
            total_distance += sum([node[0] - node[1] ** 2 for node in path])  # A*假设距离是曼哈顿距离
        else:
            return float('-inf')  # 如果路径不存在，返回负无穷表示糟糕的适应度
    return total_distance,

# ... (其他遗传算法设置)

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("OrderMachine", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, creator.OrderMachine)
toolbox.register("evaluate", fitness)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)  # 随机交换订单
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# ... (遗传算法主循环)

注意：这个例子假设了A*算法已经实现，并且距离使用的是曼哈顿距离。实际应用中，可能需要根据实际情况调整A*算法、距离计算以及适应度函数的具体内容。