优化这段代码：def generateInitialSol(model): demand_id_list=copy.deepcopy(model.demand_id_list) for i in range(model.popsize): seed=int(random.randint(0,10)) random.seed(seed)#设置随机数种子 random.shuffle(demand_id_list)#将需求id列表打乱 sol=Sol()#设置空集 sol.node_id_list=copy.deepcopy(demand_id_list) model.sol_list.append(sol)

可以尝试使用列表推导式和random.sample()函数来优化这段代码，如下所示：

def generateInitialSol(model):
    demand_id_list = copy.deepcopy(model.demand_id_list)
    model.sol_list = [Sol(node_id_list=random.sample(demand_id_list, len(demand_id_list))) for _ in range(model.popsize)]

这里使用了列表推导式来生成模型的sol_list，同时使用了random.sample()函数来随机选择需求id列表的元素，避免了使用for循环和random.shuffle()的过程。同时，由于列表推导式和random.sample()函数都比循环和shuffle()函数更高效，因此可以进一步提高代码的性能。