帮我搭建一个基于Python的免疫遗传算法代码

好的，以下是一个基于 Python 的免疫遗传算法的示例代码：

import random

# 定义一个代表个体的类
class Individual:
    def __init__(self, genes):
        self.genes = genes
        self.fitness = 0

    def evaluate_fitness(self):
        # 计算个体的适应度，根据具体问题进行实现
        pass

# 定义一个代表种群的类
class Population:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.individuals = []
        self.best_individual = None

    def initialize(self):
        # 随机初始化种群中的个体
        for i in range(self.size):
            genes = [random.randint(0, 1) for _ in range(10)]
            individual = Individual(genes)
            individual.evaluate_fitness()
            self.individuals.append(individual)

        # 找到种群中最优秀的个体
        self.best_individual = max(self.individuals, key=lambda x: x.fitness)

    def select(self):
        # 根据适应度选择个体进行繁殖
        pass

    def crossover(self):
        # 交叉繁殖生成新个体
        pass

    def mutate(self):
        # 对新个体进行基因突变
        pass

    def evolve(self):
        # 进行一次进化过程
        self.select()
        self.crossover()
        self.mutate()

        # 计算新个体的适应度
        for individual in self.individuals:
            individual.evaluate_fitness()

        # 更新最优秀的个体
        new_best_individual = max(self.individuals, key=lambda x: x.fitness)
        if new_best_individual.fitness > self.best_individual.fitness:
            self.best_individual = new_best_individual

# 创建一个种群对象，并进行初始化
pop = Population(50)
pop.initialize()

# 进行多次进化过程
for i in range(100):
    pop.evolve()

# 输出最终的最优个体
print(pop.best_individual.genes, pop.best_individual.fitness)

这是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体问题进行适当的修改和完善。