遗传算法pmx代码，（1，2，3，4，5，6，7，8，9）（5，4，6，9，2，1，7，8，3）有mapping过程，每一个代码的意思都写出来

以下是Python实现的PMX遗传算法代码，其中使用了一个映射列表来将父代1中的基因与父代2中的基因进行匹配：

import random

def pmx(parent1, parent2, mapping):
    """PMX Crossover with Mapping"""
    # 确定个体长度
    size = min(len(parent1), len(parent2))
    # 随机生成两个交叉点
    a, b = random.sample(range(size), 2)
    # 确保a小于b
    if a > b:
        a, b = b, a
    # 从mapping中获取交叉点a到b之间的基因对应关系
    segment = mapping[a:b + 1]
    # 创建子代个体列表
    child = [None] * size
    # 将交叉点a到b之间的基因从parent1复制到子代中
    for i in range(a, b + 1):
        child[i] = parent1[i]
    # 将parent2中没有出现在子代中的基因添加到子代中
    # 并且保证不能与交叉点a到b之间的基因重复
    for i in range(size):
        if i < a or i > b:
            temp = parent2[i]
            # 如果该基因在mapping中有对应关系，则使用映射的基因替换
            if temp in segment:
                temp = mapping[segment.index(temp) + a]
            # 如果该基因已经出现在子代中，则需要使用另一个基因替换
            while temp in child[a:b + 1]:
                temp = parent2[child.index(temp)]
                if temp in segment:
                    temp = mapping[segment.index(temp) + a]
            child[i] = temp
    # 返回生成的子代个体
    return child

# 创建映射列表
parent1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
parent2 = [5, 4, 6, 9, 2, 1, 7, 8, 3]
mapping = {1: 5, 2: 4, 3: 6, 4: 9, 5: 2, 6: 1, 7: 7, 8: 8, 9: 3}

# 进行交叉操作
child = pmx(parent1, parent2, mapping)

print("Parent 1:", parent1)
print("Parent 2:", parent2)
print("Child:", child)

在这个实现中，我们首先创建了两个父代个体parent1和parent2，以及一个将parent1中的基因与parent2中的基因进行匹配的映射列表mapping。在这个例子中，我们可以看到，parent1中的基因1对应于parent2中的基因5，parent1中的基因2对应于parent2中的基因4，以此类推。接下来，我们使用pmx函数将parent1和parent2进行交叉操作，生成一个新的子代个体child。最后，我们打印出parent1、parent2和生成的子代个体child。