def Rank_select(pops, popsize, fits): return new_pops, new_fits 用排名轮盘赌补全代码

以下是使用排名轮盘赌算法进行选择的代码实现：

import random

def Rank_select(pops, popsize, fits):
    # 计算每个个体的适应度排名
    ranked_fits = sorted(range(len(fits)), key=lambda k: fits[k], reverse=True)
    # 计算每个个体的选择概率
    probs = [((2 * (popsize - i)) / (popsize * (popsize + 1))) for i in range(popsize)]
    # 使用轮盘赌算法选择新的个体群体
    new_pops = []
    new_fits = []
    for i in range(popsize):
        idx = 0
        r = random.random()
        while r > 0:
            r -= probs[idx]
            idx += 1
        new_pops.append(pops[ranked_fits[idx-1]])
        new_fits.append(fits[ranked_fits[idx-1]])
    return new_pops, new_fits

其中，`pops` 是当前种群中的个体列表，`popsize` 是种群的大小，`fits` 是每个个体的适应度值（假设适应度值越大，个体越优秀）。在函数内部，首先使用 Python 内置的 `sorted()` 函数对适应度值进行降序排列，得到每个个体的适应度排名。然后，根据公式计算每个个体的选择概率。最后，使用轮盘赌算法选择新的个体群体，并返回新的个体列表和适应度值列表。