geatpy270版本使用NSGA-II算法Geatpy里面的计算VRP问题两个目标函数的适应度拥挤距离如何计算使用什么函数？为什么说没有eautils_calc_crowding_distance写代码举例说明。

在Geatpy2.7.0版本中，计算VRP问题的适应度拥挤距离使用了快速非支配排序算法（Fast Non-dominated Sorting，NSGA-II算法中的核心算法之一），其基本思想是将所有个体按照支配关系划分到不同的层次中，同一层次内的个体之间的非支配关系就可以使用拥挤距离来衡量其多样性和密度。

具体地，拥挤距离是指一个个体周围其他个体之间的距离和，用来表示该个体所处的密度和多样性。计算拥挤距离的函数通常是一个二元函数，输入是两个个体，输出是它们之间的距离。在Geatpy中，拥挤距离的计算函数被封装在ea.utils模块中的calc_crowding_distance函数中。

但是，Geatpy在计算VRP问题的适应度拥挤距离时，并没有使用ea.utils.calc_crowding_distance函数，而是采用了一种更为简单高效的计算方式。具体地，对于每个层次，先按照目标函数值进行排序，然后对于排序后的个体，将其拥挤距离设为其前一个个体和后一个个体之间的距离之和。对于边缘个体，其拥挤距离为无穷大，即不参与计算。这种计算方式不仅可以避免使用复杂的拥挤距离计算函数，而且还可以保证拥挤距离的计算效率和准确性。

下面是Geatpy计算VRP问题适应度拥挤距离的示例代码：

# 定义计算适应度拥挤距离的函数
def calc_crowding_distance(self, front):
    size = len(front)
    dist = [float('inf')] * size
    for i in range(self.problem.M):
        front.sort(key=lambda x: x.F[i])
        dist[0] = float('inf')
        dist[-1] = float('inf')
        f_min = front[0].F[i]
        f_max = front[-1].F[i]
        if f_max == f_min:
            continue
        for j in range(1, size - 1):
            dist[j] += (front[j + 1].F[i] - front[j - 1].F[i]) / (f_max - f_min)
    return dist

# 调用计算适应度拥挤距离的函数
fronts = self.nsga2(self.problem, self.max_gen, self.pop_size, self.pc, self.pm, self.drawing, self.verbose)
for front in fronts:
    dist = calc_crowding_distance(front)
    for i, ind in enumerate(front):
        ind.fitness += dist[i]

其中，fronts是一个列表，包含所有层次的非支配解集合。对于每个层次，调用calc_crowding_distance函数计算拥挤距离，然后将拥挤距离加到每个个体的适应度上即可。