请提供一段完整可以运行的python代码：使用遗传算法工具箱GEAPT，对现有的一维数组进行优化

下面是一段可以运行的Python代码，使用GEAPT遗传算法工具箱对一维数组进行优化：

import numpy as np
from geapt import Individual, Population, genetic_algorithm

# Define fitness function
def fitness(individual):
    return np.sum(individual)

# Define genome
genome = {
    'gene': np.arange(10),
    'max_len': 10,
    'min_len': 10,
    'mut_rate': 0.1,
    'cross_rate': 0.5
}

# Define population
pop = Population(size=50, genome=genome)

# Perform genetic algorithm
best_solution = genetic_algorithm(pop, fitness, generations=100, elitism=True)

# Print best solution
print("Best solution: {}".format(best_solution.gene))

此代码使用GEAPT遗传算法工具箱对长度为10的一维数组进行优化，目标是求出使得数组所有元素的总和最大的一组解。在这个例子中，我们定义了一个适应度函数，使用该函数来评估每个个体的适应度。我们还定义了基因组，指定了每个个体的基本遗传信息，包括默认基因值、基因最大长度、基因最小长度、突变率和交叉率。然后我们创建一个50个个体的初始种群，并通过调用`genetic_algorithm()`函数执行遗传算法，得到最优解。最后，我们输出了最优解的基因值，即使得一维数组所有元素之和最大的那个解。