mutated_individual = individual + np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=num_genes)

这行代码使用了 NumPy 的 `random.normal` 函数对个体进行变异操作。以下是对该行代码的解释：

import numpy as np

individual = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 个体的基因编码
num_genes = len(individual)  # 基因数量

# 对个体进行变异操作
mutated_individual = individual + np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=num_genes)

在这个示例中，`individual` 是一个包含个体的基因编码的一维数组。`num_genes` 表示个体的基因数量。

`np.random.normal` 函数用于生成一个具有正态分布的随机数。它的 `loc` 和 `scale` 参数分别指定了正态分布的均值和标准差。

通过调用 `np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=num_genes)`，生成一个大小为 `num_genes` 的一维数组，其中的每个元素都是从均值为 0、标准差为 0.1 的正态分布中随机抽取的数值。

然后，将生成的随机数数组与个体的基因编码相加，得到变异后的个体 `mutated_individual`。

请注意，这里假设个体的基因编码是数值类型，因此可以进行加法操作。如果基因编码是其他类型（如字符串），则需要根据具体情况进行相应的变异操作。