优化这段代码:def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#将存储信息的列表深拷贝 model.sol_list=[]#清空 for i in range(model.n_select):#遍历选择个体数(及将程序运行80次) f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1)#随机生成两个数,选择两个个体的适应度值 f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit:#留下适应度高的个体 model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])
时间: 2024-03-22 08:37:05 浏览: 18
可以使用 `sorted` 函数和列表切片来简化代码,同时也可以使用列表推导式来生成选择后的个体列表,以下是优化后的代码:
```
def selectSol(model):
sorted_sol_list = sorted(copy.deepcopy(model.sol_list), key=lambda sol: sol.fitness)
best_sol_list = sorted_sol_list[:model.n_select]
selected_sol_list = [sol for sol in best_sol_list]
model.sol_list = selected_sol_list
```
这里使用了 `sorted` 函数和 `lambda` 函数来按照适应度值排序,使用列表切片来获取排名前 `n_select` 的个体列表,使用列表推导式来生成选择后的个体列表,同时也使用了更加直观的变量名来提高可读性。
相关问题
优化这段代码:def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])
下面是优化后的代码:
```
def selectSol(model):
n_select = model.n_select
sol_list = model.sol_list[:]
model.sol_list.clear()
for _ in range(n_select):
f1, f2 = random.sample(sol_list, 2)
selected = f1 if f1.fitness < f2.fitness else f2
model.sol_list.append(selected)
```
优化的内容如下:
1. 用列表切片操作代替了深拷贝,节省了时间和空间;
2. 使用了 `random.sample` 函数,避免了两次随机数取值出现相同的问题;
3. 使用了 `_` 代替了循环变量 `i`,因为在循环内部并没有使用到 `i`;
4. 用 `clear` 方法代替了赋空列表,更加简洁明了。
给我这段代码的伪代码:def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])
选择解的函数伪代码:
```
FUNCTION selectSol(model):
sol_list = deepcopy(model.sol_list)
model.sol_list = []
FOR i = 1 to model.n_select:
f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1)
f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1)
f1_fit = sol_list[f1_index].fitness
f2_fit = sol_list[f2_index].fitness
IF f1_fit < f2_fit:
model.sol_list.append(sol_list[f2_index])
ELSE:
model.sol_list.append(sol_list[f1_index])
END FOR
END FUNCTION
```
其中,model.sol_list 是一个包含多个解的列表,model.n_select 是要选择的解的数量。函数会从 sol_list 中随机选择两个解,然后选择其中适应度更好的解加入到 model.sol_list 中,重复执行直到选择了 model.n_select 个解。