请提供一段pyhton代码：基于遗传算法框架GEAPT，对生成的50个个体进行优化：先用高斯分布进行拟合，希望分布的方差尽量大，再把优化后的数据放入遗传算法进行优化。

以下是实现上述要求的 Python 代码：

import numpy as np
import geatpy as ga

# 定义目标函数，包含高斯适应度函数和一个约束条件
def aimfunc(x, *args):
    # 高斯分布函数
    y = np.exp(-(x - 3) ** 2 / 4) / np.sqrt(2 * np.pi) / 2
    # 约束条件
    constr = x.sum() - 50
    return y, [constr]

# 定义GEAPT算法的参数
x_ranges = np.vstack([[0, 10]] * 50)  # 设定决策变量范围为[0, 10]
varTypes = np.array([0] * 50)  # 设定决策变量为连续型变量
lb, ub = x_ranges[:, 0], x_ranges[:, 1]  # 设定决策变量下界和上界
FieldD = ga.crtfld(varTypes, lb, ub)  # 将变量类型、下界和上界整合成一组FIELD变量
# 设定遗传算法的其他参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等
psize = 100
Lind = int(np.ceil(np.log2((ub - lb) * 10)))
maxormin = 1
prec = 1e-7
maxtime = np.inf
params = {'PopSize': psize, 'maxormin': maxormin, 'Lind': Lind, 'precision': prec, 'FieldD': FieldD, 'maxtime': maxtime}

# 调用GEAPT模块的模板函数进行优化
[population, obj_trace, var_trace, times] = ga.algsga(aimfunc, **params)

其中，`aimfunc` 函数定义了要优化的目标函数，包含高斯适应度函数和一个约束条件。`x` 表示50个决策变量的取值，`args` 包含其他自定义参数。`x_ranges` 定义了决策变量的范围，`varTypes` 定义决策变量类型。`lb` 和 `ub` 分别是决策变量的下界和上界，`FieldD` 将它们整合成一组 `FIELD` 变量。`psize` 是种群大小，`Lind` 是编码长度，`maxormin` 表示优化目标是最大化还是最小化，`prec` 表示精度，`maxtime` 表示最大运行时间。最后，调用 `ga.algsga` 函数进行优化，并返回每轮迭代中种群、目标函数值、决策变量和运行时间的追踪记录。