给我这段代码的伪代码：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

1. 定义一个名为"muSol"的函数，接收一个模型对象"model"作为参数。
2. 深拷贝模型对象中的种群，得到一个个体列表sol_list，用于后续操作。
3. 清空模型对象中的原始种群。
4. 进入一个无限循环，直到新种群中个体数量超过种群规模(model.popsize)时跳出循环。
5. 在sol_list中随机选择一个个体，得到该个体的索引f1_index。
6. 根据f1_index，深拷贝sol_list中对应的个体，得到深拷贝后的个体f1。
7. 随机产生两个索引m1_index和m2_index，用于后续的交换操作。
8. 如果m1_index和m2_index不相等，则有一定概率进行交换操作。如果随机数小于等于模型对象的变异率(model.pm)，则交换f1中对应的两个索引的值，即f1.node_id_list[m1_index]和f1.node_id_list[m2_index]。交换操作完成后，将深拷贝后的个体f1添加到新的种群(model.sol_list)中。
9. 如果m1_index和m2_index相等，则直接将深拷贝后的个体f1添加到新的种群(model.sol_list)中。
10. 检查新的种群(model.sol_list)中的个体数量是否超过种群规模(model.popsize)，如果超过则跳出循环。
11. 返回新的种群(model.sol_list)。

相关问题

翻译这段代码：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#sol_list为初始种群 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1)) f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index: if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

这段代码定义了一个名为muSol的函数，其输入参数为一个model对象。这个函数的功能是对当前种群进行变异操作，生成新的种群。

首先，函数复制原始种群sol_list，然后清空model对象的sol_list属性，以便向其中添加新的个体。

接下来，函数进入一个无限循环。每次循环中，代码会从原始种群sol_list中随机选择一个个体f1，并复制一份副本。

然后，函数会随机生成两个索引m1_index和m2_index，这些索引用于选择f1的两个节点。如果m1_index和m2_index不相同，函数会以概率model.pm执行节点交换操作，并将结果添加到model.sol_list中。否则，只将f1添加到model.sol_list中。

最后，如果model.sol_list中的个体数量超过了model.popsize，函数就会退出循环。

将这段代码降低重复率：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

可以使用函数参数和内部函数的方式来降低代码重复率，重构后的代码如下：

import copy
import random

def muSol(model):
    def swap_nodes(f1, m1_index, m2_index):
        # 如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作
        if random.random() <= model.pm:
            node1 = f1.node_id_list[m1_index]
            f1.node_id_list[m1_index] = f1.node_id_list[m2_index]
            f1.node_id_list[m2_index] = node1
            model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1))
        else:
            # 如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中
            model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1))
    
    sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list) # 先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体
    model.sol_list = []
    
    while True:
        f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1)) # 在种群中随机选择一个索引
        f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) # 将索引对应的个体深拷贝
        m1_index, m2_index = random.sample(range(len(model.demand_id_list)), 2) # 随机产生个体的两个索引
        if m1_index != m2_index:
            swap_nodes(f1, m1_index, m2_index)
        else:
            # 如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中
            model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1))
        
        if len(model.sol_list) > model.popsize:
            # 直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模）
            break

可以看到，我们把重复的代码抽象成了内部函数 `swap_nodes`，并使用 `random.sample` 函数来避免重复的代码。代码重构后可读性更好，更加简洁。