遗传算法变异算法代码

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其中变异算法是遗传算法的一个重要步骤。下面是一个简单的遗传算法变异算法的代码示例：

import random

def mutation(individual, mutation_rate):
    mutated_individual = individual.copy()
    for i in range(len(mutated_individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            mutated_individual[i] = random.randint(0, 1)  # 随机变异
    return mutated_individual

# 示例使用的二进制编码的个体
individual = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
mutation_rate = 0.1

mutated_individual = mutation(individual, mutation_rate)
print("原始个体：", individual)
print("变异后个体：", mutated_individual)

上述代码中，`mutation`函数接受一个个体和变异率作为参数，返回经过变异后的个体。在变异过程中，对于个体中的每个基因，根据变异率随机决定是否进行变异。如果需要变异，则将该基因随机设置为0或1。