copy.deepcopy(CONFIG_ENV_CITATION)

根据提供的引用内容，`copy.deepcopy()`是Python中的一个函数，用于创建一个对象的深拷贝。深拷贝是指创建一个新的对象，该对象与原始对象具有相同的值，但是它们是独立的，对一个对象的修改不会影响另一个对象。

在这个例子中，`copy.deepcopy(module)`是用来创建一个`module`对象的深拷贝。`nn.ModuleList`是一个包含多个`module`的列表对象，`clones`函数使用`copy.deepcopy()`来创建一个包含`N`个`module`深拷贝的`nn.ModuleList`对象。

如果你想深入了解`copy.deepcopy()`的用法和原理，可以参考Python官方文档中关于`copy`模块的说明。

相关问题

copy.deepcopy(w_in)

copy.deepcopy(w_in)是一个深拷贝操作。深拷贝会创建一个完全独立的对象，包括对象的所有子对象。在这个例子中，w_in是一个复杂对象，使用copy.deepcopy(w_in)会创建一个与w_in完全相同的新对象，包括w_in的所有子对象。这意味着，即使对w_in进行任何改动，也不会影响到深拷贝后的对象。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深入理解Python深拷贝(deepcopy)、浅拷贝（copy）、等号拷贝----看了还不懂找我](https://blog.csdn.net/corner2030/article/details/126891322)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python中的copy.deepcopy()](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/127951831)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

优化这段代码：降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

可以将代码重构为以下形式：

def crossSol(model):
    sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list)
    model.sol_list = []
    
    while True:
        f1_index, f2_index = random.sample(range(len(sol_list)), k=2)
        
        f1, f2 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]), copy.deepcopy(sol_list[f2_index])
        
        if random.random() <= model.pc:
            cro1_index, cro2_index = sorted(random.sample(range(len(model.demand_id_list)), k=2))
            
            new_c1_f, new_c1_m, new_c1_b = [], f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
            new_c2_f, new_c2_m, new_c2_b = [], f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
            
            for index in range(len(model.demand_id_list)):
                if len(new_c1_f) < cro1_index:
                    if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m:
                        new_c1_f.append(f2.node_id_list[index])
                    else:
                        new_c1_b.append(f2.node_id_list[index])
                        
                if len(new_c2_f) < cro1_index:
                    if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m:
                        new_c2_f.append(f1.node_id_list[index])
                    else:
                        new_c2_b.append(f1.node_id_list[index])
                        
            new_c1 = new_c1_f + new_c1_m + new_c1_b
            f1.nodes_seq = copy.deepcopy(new_c1)
            
            new_c2 = new_c2_f + new_c2_m + new_c2_b
            f2.nodes_seq = copy.deepcopy(new_c2)
            
            model.sol_list.extend([copy.deepcopy(f1), copy.deepcopy(f2)])
        else:
            model.sol_list.extend([copy.deepcopy(f1), copy.deepcopy(f2)])
            
        if len(model.sol_list) > model.popsize:
            break

重构后的代码：

- 使用 `random.sample` 代替 `random.randint`，避免重复选择同一个数。
- 简化了变量的初始化和赋值。
- 优化了代码结构，使其更易读懂。
- 避免了使用 `range` 函数的重复调用，提升了代码性能。