import random 初始化种群 population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， #通过 random.randint(0, 1) 随机生成。最后将每个个体添加到种群中。 免疫遗传算法的迭代过程 for generation in range(max_generations): # 计算适应度函数并排序种群 def fitness_function(population): expected_output = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]) # 预期输出值 actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_values = 1 / mse # 均方误差的倒数作为适应度值 return fitness_values for individual in population: fitness_score = calculate_fitness(individual) fitness_scores.append((individual, fitness_score)) fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 请检查上述代码并进行修改

修改后的代码如下所示：

import random
import numpy as np

# 初始化种群
population = []
for _ in range(population_size):
    individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)]
    population.append(individual)
# 其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列，
# 通过 random.randint(0, 1) 随机生成。最后将每个个体添加到种群中。

# 定义适应度函数
def calculate_fitness(individual):
    expected_output = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]) # 预期输出值
    actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值
    mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差

    fitness_score = 1 / mse  # 均方误差的倒数作为适应度值
    return fitness_score

# 计算适应度函数并排序种群
fitness_scores = []
for individual in population:
    fitness_score = calculate_fitness(individual)
    fitness_scores.append((individual, fitness_score))
fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 进行其他迭代步骤...

在修改后的代码中，我添加了一个 `calculate_fitness` 函数来计算每个个体的适应度值。然后，对种群中的每个个体都计算适应度值，并将其存储在 `fitness_scores` 列表中。最后，使用 `sort` 函数对 `fitness_scores` 进行排序，以便将适应度值最高的个体放在前面。你可以根据实际需求进行后续的迭代步骤。