解释这段代码： def crossover_job(self, pop_job): """ generalisation of the precedence preservative crossover (PPX) """ temp = pop_job.copy().tolist() new_pop = [] for parent1 in temp: if random.random() < self.cross_rate: new_individual = [] parent2 = pop_job[random.randint(0, self.pop_size-1)].tolist() string = random.choices([0, 1], k=self.chrom_size) for choose in string: if int(choose) == 0: new_individual.append(parent1[0]) parent2.remove(parent1[0]) parent1 = parent1[1:] else: new_individual.append(parent2[0]) parent1.remove(parent2[0]) parent2 = parent2[1:] new_pop.append(new_individual) else: new_pop.append(parent1) return np.array(new_pop)

这段代码是一个crossover_job方法的实现。该方法用于对作业编号进行交叉操作，并生成新的个体。以下是代码的解释：

1. 创建一个临时变量temp，用于存储pop_job的拷贝。
2. 创建一个空的新种群列表new_pop。
3. 使用for循环遍历temp中的每个个体，将其分配给parent1。
4. 如果随机生成的一个概率值小于self.cross_rate（交叉概率），则执行交叉操作：
- 创建一个空的新个体列表new_individual。
- 从pop_job中随机选择一个个体作为parent2，将其转换为列表形式。
- 生成一个长度为chrom_size的二进制随机选择列表string，其中0表示选择parent1的作业编号，1表示选择parent2的作业编号。
- 根据二进制选择列表string进行选择和交叉操作：
- 如果选择为0，将parent1的第一个作业编号添加到new_individual中，并从parent2中删除该作业编号。
- 如果选择为1，将parent2的第一个作业编号添加到new_individual中，并从parent1中删除该作业编号。
- 重复上述步骤直到完成所有选择。
- 将new_individual添加到new_pop列表中。
5. 如果随机生成的概率值大于等于self.cross_rate，则不进行交叉操作，直接将parent1添加到new_pop列表中。
6. 返回一个numpy数组，其中包含所有生成的新个体。

总结来说，这段代码通过使用二进制选择列表对作业编号进行交叉操作，生成新的个体。交叉操作基于随机选择的父母个体，并根据交叉概率来决定是否进行交叉。新个体被添加到新的种群中，并作为结果返回。