给出一个符合下列要求的代码，合作初始化策略如下：第一个解决方案：由NEH2规则产生，选择最小完工时间的位置。第二个解决方案：对于每个作业𝑗，将其插入到所有工厂中所有可能的位置，然后选择总能耗最小的位置。第三个解决方案：对于一个作业𝑗，将其插入到所有工厂中的所有可能的位置，并选择具有最小总能耗和最小最大完工时间的位置。其余的解决方案是随机产生的，以保持种群的多样性。

以下是一个可能的实现，使用Python编写，但需要根据具体问题进行适当修改和调整：

import random

# NEH2算法，返回按照最小完工时间排序的作业序列
def NEH2(jobs):
    job_times = [(i, sum(jobs[i])) for i in range(len(jobs))]
    job_times.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    seq = [job_times[0][0]]
    for i in range(1, len(job_times)):
        best_pos, best_time = None, float('inf')
        for j in range(len(seq) + 1):
            new_seq = seq[:j] + [job_times[i][0]] + seq[j:]
            new_time = get_total_time(new_seq, jobs)
            if new_time < best_time:
                best_pos, best_time = j, new_time
        seq.insert(best_pos, job_times[i][0])
    return seq

# 计算一个作业序列的总能耗
def get_total_energy(seq, factories, jobs):
    total_energy = 0
    for i in range(len(seq)):
        for j in range(len(factories)):
            time = get_completion_time(seq[:i+1], factories[j], jobs)
            energy = factories[j].get_energy_consumption(time)
            if energy < total_energy or (i == 0 and j == 0):
                best_job, best_factory, best_time = i, j, time
                total_energy = energy
    return total_energy

# 计算一个作业序列在指定工厂的时间完成时间
def get_completion_time(seq, factory, jobs):
    times = [factory.get_completion_time(jobs[job], job) for job in seq]
    return max(times)

# 初始化种群
def init_population(pop_size, factories, jobs):
    population = []
    for i in range(pop_size):
        sol = []
        # 第一个解决方案：使用NEH2规则
        sol += NEH2(jobs)
        # 第二个解决方案：对于每个作业𝑗，将其插入到所有工厂中所有可能的位置，然后选择总能耗最小的位置
        for j in range(len(jobs)):
            best_pos, best_energy = None, float('inf')
            for k in range(len(factories)):
                for l in range(len(sol)):
                    new_sol = sol[:l] + [j] + sol[l:]
                    energy = get_total_energy(new_sol, factories[k:], jobs)
                    if energy < best_energy:
                        best_pos, best_energy = l, energy
                        best_factory = k
            sol.insert(best_pos, j)
        # 第三个解决方案：对于一个作业𝑗，将其插入到所有工厂中的所有可能的位置，并选择具有最小总能耗和最小最大完工时间的位置
        for j in range(len(jobs)):
            best_pos, best_energy, best_time = None, float('inf'), float('inf')
            for k in range(len(factories)):
                for l in range(len(sol) + 1):
                    new_sol = sol[:l] + [j] + sol[l:]
                    energy = get_total_energy(new_sol, factories[k:], jobs)
                    time = get_completion_time(new_sol[:l+1], factories[k], jobs)
                    if energy < best_energy or (energy == best_energy and time < best_time):
                        best_pos, best_energy, best_time = l, energy, time
                        best_factory = k
            sol.insert(best_pos, j)
        # 其余的解决方案是随机产生的
        for j in range(len(jobs)):
            if j not in sol:
                pos = random.randint(0, len(sol))
                sol.insert(pos, j)
        population.append(sol)
    return population

这个代码实现了一个基于遗传算法的作业调度问题，其中初始化种群的部分符合了上述的合作初始化策略。具体来说，对于每个种群中的解，首先使用NEH2算法生成一个按照最小完工时间排序的作业序列，然后依次对每个作业执行第二个和第三个解决方案，最后对剩余的作业随机插入到序列中。这样可以尽可能地覆盖解空间，同时保持种群的多样性。