def generate_next_generation(self): nexts = [] for i in range(round(elitism*population)): if len(nexts) < population: nexts.append(self.genomes[i].network_weights) for i in range(round(random_behaviour*population)): n = self.genomes[0].network_weights for k in range(len(n['weights'])): n['weights'][k] = random_clamped() if len(nexts) < population: nexts.append(n) max_n = 0 while True: for i in range(max_n): childs = self.breed(self.genomes[i], self.genomes[max_n], n_child if n_child > 0 else 1) for c in range(len(childs)): nexts.append(childs[c].network_weights) if len(nexts) >= population: return nexts max_n += 1 if max_n >= len(self.genomes)-1: max_n = 0

这段代码实现了生成下一代基因组的方法 generate_next_generation。在遗传算法中，每一代的基因组都需要通过选择、交叉和变异等操作生成下一代。具体来说，该方法实现了以下几个步骤：

1. 对于当前代的前 elitism*population 个基因组，直接将其神经网络权重添加到下一代中，以保留当前代中得分最高的基因组。

2. 对于当前代的前 random_behaviour*population 个基因组，采用随机权重的方式生成新的基因组，并添加到下一代中。

3. 对于当前代中的其他基因组，随机选择其中两个进行交叉和变异操作，生成 n_child 个新基因组，并添加到下一代中。

4. 如果下一代中的基因组数量达到了预期的数量 population，则返回生成的基因组列表；否则，继续进行第三步操作并不断尝试生成新的基因组，直到达到预期数量为止。

需要注意的是，该方法中的 elitism、random_behaviour、n_child 等参数均为遗传算法中的超参数，需要根据实际情况进行调整。