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])

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。