能将遗传算法的每行程序都加上注释吗

当然可以。遗传算法的基本运作过程包括以下几个步骤，我会逐个解释并附上注释：

1. **初始化种群**[^1]:

   # 初始化种群（随机生成一组解）
   population = [] # 创建空列表存储个体
   for _ in range(population_size): 
       chromosome = generate_initial_chromosome() # 生成随机个体（解）
       population.append(chromosome)

2. **选择/复制**:

   # 使用轮盘赌选择法（如roulette wheel selection）选出优秀个体
   selected_population = roulette_wheel_selection(population, fitness_scores) # 基于适应度函数得分挑选个体

   # 复制优秀个体到下一代
   next_generation = selected_population[:new_population_size] # 新一代种群

3. **交叉**:

   # 二点交叉（crossover）：随机选取两个父代个体，交换部分基因
   for i in range(new_population_size // 2):
       parent1, parent2 = select_parents(next_generation)
       child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
       next_generation.extend([child1, child2])

4. **变异**:

   # 变异操作，增加种群多样性
   for individual in next_generation:
       mutate(individual) # 根据预定义概率进行变异

5. **适应度评估与更新**:

   # 计算当前种群的适应度值，并可能调整解的编码以优化目标函数
   fitness_values = evaluate_fitness(next_generation) # 根据目标函数计算个体适应度

6. **重复直至满足停止条件**:

   while not stopping_condition_met(): # 当达到最大迭代次数或其他终止标准时停止
       next_generation = perform_genetic_operations(next_generation) # 重复上述步骤

这些注释说明了每个阶段的目的及其作用。在实际应用中，你需要根据具体的目标函数和问题来实现`generate_initial_chromosome()`、`roulette_wheel_selection()`、`select_parents()`、`crossover()`、`mutate()`以及`evaluate_fitness()`这些辅助函数。