用python编写遗传算法代码求解设施布置。要求：目标函数为物流量与距离乘积最小。

好的，我们可以按照以下步骤编写遗传算法代码：

1. 定义基因和个体
首先我们需要定义基因，这里我们可以将设施的位置作为基因。接着我们定义个体，个体是由若干个基因组成的，即代表设施位置的坐标。

2. 初始化种群
接着我们需要初始化种群，即随机生成一定数量的个体作为起始种群。

3. 计算适应度
我们可以将目标函数物流量与距离乘积最小作为适应度函数，即个体的适应度值越高，说明它的解越优秀。

4. 选择操作
我们可以采用轮盘赌选择算法，按照适应度值的大小将个体进行选择。

5. 交叉操作
交叉操作可以采用单点交叉或多点交叉，即将两个个体的基因序列进行交换，生成新的个体。

6. 变异操作
变异操作可以在个体基因序列中随机选取一个基因进行变异，变异方式可以是随机生成一个新的基因值，也可以是将该基因值在一定范围内进行微小的改变。

7. 迭代更新
将新的个体加入到种群中，再计算适应度值，进行选择、交叉和变异等操作，直至达到预定的迭代次数或找到满足条件的解为止。

下面是一个简单的遗传算法代码框架，你可以根据具体的问题进行修改和完善：

import random

# 定义问题参数
facility_num = 10  # 设施数量
max_iter = 1000  # 最大迭代次数

# 定义基因和个体
class Gene:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class Individual:
    def __init__(self, genes):
        self.genes = genes
        self.fitness = 0

    # 计算适应度函数
    def calc_fitness(self):
        # TODO: 计算物流量与距离乘积最小值
        self.fitness = 0

# 初始化种群
def init_population(pop_size):
    population = []
    for i in range(pop_size):
        genes = []
        for j in range(facility_num):
            x = random.random()
            y = random.random()
            genes.append(Gene(x, y))
        population.append(Individual(genes))
    return population

# 选择操作
def selection(population):
    # TODO: 轮盘赌选择算法
    selected = []
    return selected

# 交叉操作
def crossover(parent1, parent2):
    # TODO: 单点交叉或多点交叉
    child = None
    return child

# 变异操作
def mutation(individual):
    # TODO: 随机选取一个基因进行变异
    return individual

# 遗传算法主程序
def genetic_algorithm(population):
    for i in range(max_iter):
        # 计算适应度
        for individual in population:
            individual.calc_fitness()

        # 选择操作
        selected = selection(population)

        # 交叉操作
        offspring = []
        for j in range(len(selected) // 2):
            child = crossover(selected[j], selected[len(selected) - 1 - j])
            offspring.append(child)

        # 变异操作
        for individual in offspring:
            individual = mutation(individual)

        # 将新个体加入种群
        population.extend(offspring)

    # 返回最优解
    population.sort(key=lambda x: x.fitness)
    return population[0]

希望这个框架能对你有所帮助。