提供一段python代码：基于ski-opt GA的遗传算法，用于优化20个初始个体，适应度函数使用逆方差加权求和的方式

以下是基于scikit-optimize库（skopt）实现的遗传算法代码示例，用于优化20个初始个体：

from skopt import gp_minimize
from skopt.acquisition import gaussian_ei
from skopt.space import Real
from skopt.utils import use_named_args
from sklearn.utils import check_random_state

def fitness_fn(x):
    # 定义适应度函数，计算逆方差加权和
    return sum(1 / (x_i ** 2) for x_i in x)

def optimize_genetic_algorithm():
    # 定义搜索空间
    space = [Real(-5.0, 5.0, name='x{}'.format(i+1)) for i in range(20)]
    # 设置随机数种子以保证可复现性
    random_state = check_random_state(0)
    # 进行遗传算法优化
    res_gp = gp_minimize(
        func=fitness_fn,  # 优化目标函数
        dimensions=space,  # 搜索空间
        n_calls=100,  # 进行100次优化调用
        acq_func="EI",  # 使用高斯期望加权函数作为后验采样函数
        n_jobs=1,  # 为了避免并发问题，这里只使用单进程
        random_state=random_state,
        verbose=True
    )
    # 打印优化结果
    print("optimized function value: {:.5f}".format(res_gp.fun))
    print("optimized parameters: {}".format(res_gp.x))
    
optimize_genetic_algorithm()

请注意，此代码示例仅用于说明如何使用skopt库实现遗传算法，实际使用中应根据具体问题进行调整。