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，对现有的通过高斯分布拟合种群之后生成的一维数据：new_data，进行优化

以下是一段可以运行的Python代码示例，使用遗传算法工具箱GEAPT，对现有的通过高斯分布拟合种群之后生成的一维数据new_data进行优化：

import numpy as np
from geatpy import eaRun

# 目标函数定义：根据具体问题进行修改
def obj_func(x):
    result = np.sum(np.power(x, 2))  # 求和函数，可根据问题修改
    return result

# 构造问题的实例对象
problem = {
    'Objfunc': obj_func,  # 目标函数
    'Dim': 1,  # 变量维度
    'Ranges': np.array([[-5, 5]]),  # 变量范围
    'Precisions': [1e-7],  # 变量精度
    'ChromMode': 'real',  # 编码方式：实数编码
    'Maxormins': [1],  # 最小化或最大化标志：1代表最小化，-1代表最大化
}

# 遗传算法参数设置
algorithm_param = {
    'MaxGeneration': 100,  # 最大进化代数
    'PopSize': 100,  # 种群规模
    'Noisy': True,  # 是否使用全局优化算法NSGA-II
}

# 调用遗传算法工具箱GEAPT进行优化
[BestChrom, BestFit, _, _, Details] = eaRun(problem, 'spear', None, algorithm_param)

# 打印最优解和最优适应值
print('最优解：', BestChrom)
print('最优适应值：', BestFit[0][0])

需要注意的是，具体的目标函数、变量维度、变量范围、精度等要根据实际问题进行修改。此外，GEAPT是一个第三方工具箱，需要安装后导入才能使用。