Python 环境配置与部署指南：确保 multi_objective_optimizer.py 成功运行本文档提供了一套完整的 Python 环境配置与部署方案，用于支持multi_objective_optimizer.py脚本的运行。该脚本涉及多目标优化、天文动力学计算、SPICE 内核数据读取、可视化等任务，依赖库包括numpy,scipy,pykep,matplotlib,astropy,tqdm,pymoo,plotly,spiceypy等。本文将详细介绍从 Anaconda 安装、虚拟环境创建、依赖库安装、SPICE 内核配置、输出目录设置到最终运行验证的完整流程，并包含大量代码示例与解释，确保用户可以顺利部署并执行脚本。目录概述环境准备：安装 Anaconda