修改以下代码为打乱变异def mutation(generation, p_m): new_generation = [] for DNA in generation: for j in range(len(DNA)): if random.random() < p_m: DNA[j] = (DNA[j] + 1) % 2 new_generation.append(DNA) return new_generation

修改后的代码如下：

def mutation(generation, p_m):
    new_generation = []
    for DNA in generation:
        mutated_DNA = DNA.copy()
        if random.random() < p_m:
            random.shuffle(mutated_DNA)
        new_generation.append(mutated_DNA)
    return new_generation

修改的部分包括：
1. 对于每个DNA序列，先将其复制到一个新的序列中，避免直接修改原序列；
2. 在外层循环中，如果需要进行变异，则打乱新的序列中的基因顺序；
3. 将修改后的DNA序列加入新的代际中。

相关问题

请帮我修改以下函数：def mutation(generation, p_m): new_generation = [] for DNA in generation: new_DNA = DNA.copy() if random.random() < p_m: for m in range(len(new_DNA) - 1): for n in range(len(new_DNA)): if m < n: new_DNA[m: n+1] = random.shuffle(new_DNA[m: n+1]) new_generation.append(new_DNA) else: continue return new_generation

以下是修改后的函数：

import random

def mutation(generation, p_m):
    new_generation = []
    for DNA in generation:
        new_DNA = DNA.copy()
        if random.random() < p_m:
            m = random.randint(0, len(new_DNA) - 1)
            n = random.randint(m + 1, len(new_DNA))
            new_DNA[m: n] = random.sample(new_DNA[m: n], n - m)
        new_generation.append(new_DNA)
    return new_generation

修改说明：

1. `random.shuffle()` 函数没有返回值，它直接打乱列表中的元素顺序，因此不能将其赋值给 `new_DNA[m: n+1]`，应该改用 `random.sample()` 函数。
2. 在第 6 行的 `else` 子句中，`continue` 是多余的，可以省略。
3. 在第 7-12 行的双重循环中，每次随机生成 `m` 和 `n`，代表要打乱的 DNA 片段的起始位置和结束位置，然后使用 `random.sample()` 函数打乱该片段中的元素顺序。注意，这里的 `n` 是不包含在片段中的，因此应该使用 `new_DNA[m: n]`。
4. 修改后的函数返回的是一个完整的新一代 DNA 列表，因此应该将 `new_generation.append(new_DNA)` 放在 `if` 语句之外。

帮我解释一下这段代码def select(generation, value_min, value_max, accuracy): fitness_list = [get_fitness(DNA, value_min, value_max, accuracy) for DNA in generation] p_list = [f / sum(fitness_list) for f in fitness_list] idx = list(range(len(generation))) idx_selected = np.random.choice(idx, size=len(generation), replace=True, p=p_list) # 根据概率选择，有放回抽样 return [generation[i] for i in idx_selected] 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] for j in range(DNA_length): if template[j]: DNA_a[j], DNA_b[j] = DNA_b[j], DNA_a[j] new_generation.append(DNA_a) new_generation.append(DNA_b) return new_generation def mutation(generation, p_m): new_generation = [] for DNA in generation: for j in range(len(DNA)): if random.random() < p_m: DNA[j] = (DNA[j] + 1) % 2 new_generation.append(DNA) return new_generation

这是一个遗传算法的实现，其中包含三个函数：select、crossover和mutation。

其中，select函数用于选择适应度高的个体，其输入参数包括一个种群列表generation、数值范围的最小值value_min、最大值value_max和精度accuracy。这个函数会计算每个个体的适应度值，并将其存储在一个列表fitness_list中。然后，根据适应度值计算每个个体被选择的概率，并将其存储在一个列表p_list中。最后，根据概率选择个体，并将其存储在新的列表中返回。

crossover函数用于交叉个体的基因，其输入参数包括一个种群列表generation、基因长度DNA_length和交叉概率crossover_probability。该函数会生成一个模板template，用于决定哪些基因需要进行交叉。然后，该函数会按照模板交叉每一对相邻的个体，并将交叉后的新个体存储在一个新的列表中返回。

mutation函数用于变异个体的基因，其输入参数包括一个种群列表generation和变异概率p_m。该函数会遍历每个个体的每个基因，并根据变异概率决定是否对该基因进行变异。如果某个基因需要进行变异，则将其取反，并将变异后的新个体存储在一个新的列表中返回。