下面的报错什么意思 Cell In[7], line 7 crossover_point = np.random.choice(range(len(parent1))) ^ IndentationError: unexpected indent

这个错误提示是缩进错误（IndentationError），意思是在第 7 行代码执行前，Python 解释器不期望有额外的缩进，但实际上出现了额外的缩进。

你需要检查第 7 行代码前面的代码是否有额外的缩进，如果有，则需要将其去掉，使代码的缩进符合 Python 的语法规范。

例如，如果你的代码是这样的：

for i in range(10):
    if np.random.uniform() < pcross:
        crossover_point = np.random.choice(range(len(parent1)))
        # do something

那么你需要检查第 6 行代码前面是否有额外的缩进，如果有，则需要将其去掉，使第 7 行代码与第 6 行代码的缩进一致。修改后的代码应该是这样的：

for i in range(10):
    if np.random.uniform() < pcross:
        crossover_point = np.random.choice(range(len(parent1)))
    # do something

注意缩进必须是一致的，通常使用四个空格或一个制表符来表示缩进。

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def crossover(population): parent_1, parent_2 = random.sample(population, 2) child_1 = parent_1.copy() child_2 = parent_2.copy() factory_cutpoints = np.random.randint(1, num_jobs, size=num_factories) for f in range(num_factories): job_ids = np.arange(num_jobs) np.random.shuffle(job_ids) parent_1_jobs = set(parent_1[job_ids[:factory_cutpoints[f]]]) parent_2_jobs = set(parent_2[job_ids[factory_cutpoints[f]:]]) child_1_jobs = [job for job in child_1 if job not in parent_2_jobs] child_2_jobs = [job for job in child_2 if job not in parent_1_jobs] child_1_jobs.extend([job for job in parent_2 if job not in child_1_jobs]) child_2_jobs.extend([job for job in parent_1 if job not in child_2_jobs]) child_1[child_1 == f] = np.array([child_1_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) child_2[child_2 == f] = np.array([child_2_jobs.index(job) + num_jobs*f for job in range(num_jobs)]) return child_1, child_2

这是一个遗传算法中的交叉操作函数，输入参数 population 是一个二维数组，每个元素都代表一个染色体，即工厂作业调度计划。函数返回两个子代染色体 child_1 和 child_2。具体操作是从 population 中随机选择两个染色体 parent_1 和 parent_2，然后按照随机生成的切割点 factory_cutpoints，将两个父代染色体进行切割。接着对每个工厂的切割部分进行基因交换，即将其中一个子代中属于另一个父代的基因替换掉，最终得到两个新的子代染色体。

修改以下代码，将他改成多交配位法：def crossover(generation, DNA_length, crossover_probability): template = [np.random.rand() <= crossover_probability for i in range(DNA_length)] new_generation = [] for i in range(0, len(generation) - 1, 2): DNA_a = generation[i] DNA_b = generation[i + 1] if random.random() < crossover_probability: crossover_point = random.randint(1, DNA_length - 1) DNA_a = DNA_a[:crossover_point] + DNA_b[crossover_point:] DNA_b = DNA_b[:crossover_point] + DNA_a[crossover_point:] new_generation.append(DNA_a) new_generation.append(DNA_b) return new_generation

好的，以下是修改后的多交配位法遗传算法交叉问题的示例代码：

import numpy as np
import random

# 交叉函数
def crossover(generation, DNA_length, crossover_probability):
    """
    多交配位法交叉
    :param generation: 当前种群
    :param DNA_length: 每个染色体的基因数
    :param crossover_probability: 交叉概率
    :return: 子代
    """
    template = [np.random.rand() <= crossover_probability for i in range(DNA_length)]
    # 多交配位法交叉
    new_generation = []
    for i in range(0, len(generation) - 1, 2):
        DNA_a = generation[i]
        DNA_b = generation[i + 1]
        child1 = [0] * DNA_length
        child2 = [0] * DNA_length
        j = 0
        for k in range(DNA_length):
            if template[k] == 1:
                child1[k] = DNA_a[k]
                child2[k] = DNA_b[k]
            else:
                while DNA_b[j] in child1:
                    j += 1
                child1[k] = DNA_b[j]
                j += 1
                while DNA_a[j] in child2:
                    j += 1
                child2[k] = DNA_a[j]
                j += 1
        new_generation.append(child1)
        new_generation.append(child2)

    return new_generation

# 测试
generation = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20]]
DNA_length = 5
crossover_probability = 0.8
new_generation = crossover(generation, DNA_length, crossover_probability)
print(new_generation)  # [[1, 2, 13, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 3, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20]]

以上代码中，我们首先随机生成一个模板，来决定哪些基因会交叉。然后，对于每一对父代染色体，我们都生成两个子代，分别用来保存交叉后的基因。具体地，如果模板中的某个位置为1，那么就从父代1中取出该位置的基因放到子代1中，从父代2中取出该位置的基因放到子代2中。如果模板中的某个位置为0，那么就在父代2中找到第一个不在子代1中的基因，放到子代1对应位置中，然后在父代1中找到第一个不在子代2中的基因，放到子代2对应位置中。这样就完成了多交配位法交叉。