帮我写一段遗传算法代码

好的，下面是一段 Python 代码，实现了简单的遗传算法：

import random

def fitness(individual):
    """
    评估个体的适应度。
    这里仅作为示例，简单的返回随机数。
    """
    return random.random()

def generate_population(pop_size):
    """
    生成初始种群。
    这里仅作为示例，简单的返回随机的01字符串。
    """
    return [''.join(random.choices(['0', '1'], k=10)) for _ in range(pop_size)]

def selection(population, fitness_fn, elite_size):
    """
    选择下一代种群。
    这里使用精英选择策略。
    """
    fitness_values = [fitness_fn(individual) for individual in population]
    elite = [x for _, x in sorted(zip(fitness_values, population), reverse=True)[:elite_size]]
    return elite

def crossover(parent1, parent2):
    """
    两个父代个体进行交叉。
    这里仅作为示例，简单的在中间交叉。
    """
    cross_point = len(parent1) // 2
    child = parent1[:cross_point] + parent2[cross_point:]
    return child

def mutation(individual, mutation_rate):
    """
    对个体进行变异。
    这里仅作为示例，简单的随机替换一个基因。
    """
    new_individual = list(individual)
    for i in range(len(individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            new_individual[i] = '0' if individual[i] == '1' else '1'
    return ''.join(new_individual)

def generate_next_generation(elite, pop_size, mutation_rate):
    """
    生成下一代种群。
    这里仅作为示例，简单的通过交叉和变异生成下一代。
    """
    next_population = list(elite)
    while len(next_population) < pop_size:
        parent1 = random.choice(elite)
        parent