首先先用Geatpy写一个没有做自定义初始化的程序，确保能跑通哟，或是直接使用官网的demo也行

自定义初始种群

1. 自定义初始种群与要求解的问题无关，所以不需要管Myproblem怎么写的。只需要查看Main.py，这是我自己的代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import geatpy as ea  # import geatpy
from Myproblem import MyProblem
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    """================================实例化问题对象==========================="""
    problem = MyProblem()  # 生成问题对象
    """==================================种群设置=============================="""
    Encoding = 'RI'  # 编码方式
    NIND = 50  # 种群规模
    Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges, problem.borders)  # 创建区域描述器
    population = ea.Population(Encoding, Field, NIND)  # 实例化种群对象（此时种群还没被初始化，仅仅是完成种群对象的实例化）
    """================================算法参数设置============================="""
    myAlgorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_L_templet(problem, population)  # 实例化一个算法模板对象
    # myAlgorithm = ea.moea_psy_NSGA2_templet(problem, population)  # 实例化一个算法模板对象
    myAlgorithm.MAXGEN = 5000  # 最大进化代数
    myAlgorithm.mutOper.F = 0.5  # 差分进化中的参数F
    myAlgorithm.recOper.XOVR = 0.3  # 重组概率
    myAlgorithm.logTras = 1  # 设置每隔多少代记录日志，若设置成0则表示不记录日志
    myAlgorithm.verbose = True  # 设置是否打印输出日志信息
    myAlgorithm.drawing = 1  # 设置绘图方式（0：不绘图；1：绘制结果图；2：绘制目标空间过程动画；3：绘制决策空间过程动画）
    """===========================调用算法模板进行种群进化========================"""
    [BestIndi, population] = myAlgorithm.run()  # 执行算法模板，得到最优个体以及最后一代种群
    BestIndi.save()  # 把最优个体的信息保存到文件中
    """==================================输出结果=============================="""
    print('评价次数：%s' % myAlgorithm.evalsNum)
    print('时间已过 %s 秒' % myAlgorithm.passTime)
    if BestIndi.sizes != 0:
        print('最优的目标函数值为：%s' % BestIndi.ObjV[0][0])
        print('最优的控制变量值为：')
        for i in range(BestIndi.Phen.shape[1]):
            print(BestIndi.Phen[0, i])
    else:
        print('没找到可行解。')

2. 由于新版的geatpy使用先验知识作为初始化染色体的方法，因此需要在算法参数设置之后添加这些内容：

    """===========================根据先验知识创建先知种群========================"""
    prophetChrom = np.zeros((NIND,123))  # 我的Problem里有123个未知数，这里将全0值作为先知种群，
    prophetPop = ea.Population(Encoding, Field, NIND, prophetChrom)  # 实例化种群对象
    myAlgorithm.call_aimFunc(prophetPop)  # 计算先知种群的目标函数值及约束（假如有约束）

3. 最后把先知种群传进去，修改调用算法模板进行种群进化的第一行就行：

    [BestIndi, population] = myAlgorithm.run(prophetPop)  # 执行算法模板，得到最优个体以及最后一代种群

注意：prophetChrom这个值的shape需要为(种群规模,x的数量)，并且为ndarry格式的数据

全部案例代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import geatpy as ea  # import geatpy
from Myproblem import MyProblem
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    """================================实例化问题对象==========================="""
    problem = MyProblem()  # 生成问题对象
    """==================================种群设置=============================="""
    Encoding = 'RI'  # 编码方式
    NIND = 180  # 种群规模
    Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges, problem.borders)  # 创建区域描述器
    population = ea.Population(Encoding, Field, NIND)  # 实例化种群对象（此时种群还没被初始化，仅仅是完成种群对象的实例化）
    """================================算法参数设置============================="""
    myAlgorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_L_templet(problem, population)  # 实例化一个算法模板对象
    # myAlgorithm = ea.moea_psy_NSGA2_templet(problem, population)  # 实例化一个算法模板对象
    myAlgorithm.MAXGEN = 5000  # 最大进化代数
    myAlgorithm.mutOper.F = 0.5  # 差分进化中的参数F
    myAlgorithm.recOper.XOVR = 0.3  # 重组概率
    myAlgorithm.logTras = 1  # 设置每隔多少代记录日志，若设置成0则表示不记录日志
    myAlgorithm.verbose = True  # 设置是否打印输出日志信息
    myAlgorithm.drawing = 1  # 设置绘图方式（0：不绘图；1：绘制结果图；2：绘制目标空间过程动画；3：绘制决策空间过程动画）
    """===========================根据先验知识创建先知种群========================"""
    prophetChrom = np.zeros((NIND, 123))  # 我的Problem里有123个未知数，这里将全0值作为先知种群，
    prophetPop = ea.Population(Encoding, Field, NIND, prophetChrom)  # 实例化种群对象
    myAlgorithm.call_aimFunc(prophetPop)  # 计算先知种群的目标函数值及约束（假如有约束）
    """===========================调用算法模板进行种群进化========================"""
    [BestIndi, population] = myAlgorithm.run(prophetPop)  # 执行算法模板，得到最优个体以及最后一代种群
    BestIndi.save()  # 把最优个体的信息保存到文件中
    """==================================输出结果=============================="""
    print('评价次数：%s' % myAlgorithm.evalsNum)
    print('时间已过 %s 秒' % myAlgorithm.passTime)
    if BestIndi.sizes != 0:
        print('最优的目标函数值为：%s' % BestIndi.ObjV[0][0])
        print('最优的控制变量值为：')
        for i in range(BestIndi.Phen.shape[1]):
            print(BestIndi.Phen[0, i])
    else:
        print('没找到可行解。')

参考资料

官方soea Demo10：https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/demo/soea_demo/soea_demo10
是什么原因移除Popuplation，setChrom方法？ #130：https://github.com/geatpy-dev/geatpy/issues/130