遗传算法pmx代码，有mapping工程，每一个代码的意思都写出来

以下是Python实现的PMX遗传算法代码，带有注释说明每个代码的意思：

import random

def pmx(parent1, parent2, mapping):
    """PMX Crossover with Mapping"""
    # 确定个体长度
    size = min(len(parent1), len(parent2))
    # 随机生成两个交叉点
    a, b = random.sample(range(size), 2)
    # 确保a小于b
    if a > b:
        a, b = b, a
    # 从mapping中获取交叉点a到b之间的基因对应关系
    segment = mapping[a:b + 1]
    # 创建子代个体列表
    child = [None] * size
    # 将交叉点a到b之间的基因从parent1复制到子代中
    for i in range(a, b + 1):
        child[i] = parent1[i]
    # 将parent2中没有出现在子代中的基因添加到子代中
    # 并且保证不能与交叉点a到b之间的基因重复
    for i in range(size):
        if i < a or i > b:
            temp = parent2[i]
            # 如果该基因在mapping中有对应关系，则使用映射的基因替换
            if temp in segment:
                temp = mapping[segment.index(temp) + a]
            # 如果该基因已经出现在子代中，则需要使用另一个基因替换
            while temp in child[a:b + 1]:
                temp = parent2[child.index(temp)]
                if temp in segment:
                    temp = mapping[segment.index(temp) + a]
            child[i] = temp
    # 返回生成的子代个体
    return child

在这个实现中，PMX遗传算法的核心部分是在生成子代时使用的。首先，算法随机选择两个交叉点，然后将父代1中的两个交叉点之间的基因复制到子代中。接下来，算法将查找父代2中不在子代中的基因，并将这些基因添加到子代中。但是，如果要添加的基因已经出现在交叉点之间的基因中，则需要使用另一个基因替换该基因，以避免子代中的重复基因。在这个实现中，我们使用了一个名为“mapping”的参数，该参数是一个将父代1中的基因与父代2中的基因进行匹配的映射列表。在交叉点之间的基因中，我们使用这个映射来查找父代2中对应的基因。这个实现中的关键是如何构建这个映射，这通常是在遗传算法的初始化阶段完成的，可以使用一些启发式算法来构建这个映射。