initialize_population函数怎么添加

`initialize_population` 函数通常在遗传算法或优化算法中用于创建初始解集（个体），也就是问题的潜在解决方案的集合。这个函数的具体实现会依据所使用的算法类型而变化，一般步骤如下：

1. **确定种群大小**：根据算法设置，决定需要多少个初始个体。

2. **随机生成**：对于每一个个体，根据问题的特征（比如搜索空间的维度、变量范围等），通过随机数生成机制创建相应的解。这可能涉及到连续数值的均匀分布、离散值的选择或者其他特定的初始化策略。

3. **编码规则**：如果涉及的是离散或有特殊结构的问题（如旅行商问题的路径），可能还需要按照指定的编码规则将随机生成的值转化为适应度评估的表示形式。

4. **适应度评估**：对每个生成的个体计算其适应度值，这是为了后续选择操作，比如选择最佳的父母繁殖下一代。

5. **返回种群**：所有个体及其适应度组成一个群体，作为算法的第一轮迭代开始的基础。

def initialize_population(population_size, problem_domain):
    # 示例代码（假设我们有一个问题域对象）
    population = []
    for _ in range(population_size):
        individual = generate_random_individual(problem_domain)
        individual.fitness = calculate_fitness(individual)  # 计算适应度
        population.append(individual)
    return population

# 相关问题：
1. 初始化种群的目的是什么？
2. 如何处理初始种群中的不良个体？
3. 对于问题域复杂的情况，如何改进初始化过程？