遗传算法的python实现（二进制编码）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from math import sincospiceillog
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from functools import reduce
from itertools import accumulate
from bisect import bisect_right
from copy import deepcopy

import warnings
warnings.filterwarnings（‘error‘）


def select_fun_lunpan（individuals）:
    ‘‘‘
    选出双亲，根据适应度值，每次只选出一对。
    父系为选择较优个体，母系可以认为是随机选择
    ‘‘‘
    ‘‘‘
    初始化赌轮
    ‘‘‘
    #归一化每个个体的适应度值
    fitness =[indv.fitness for indv in individuals]
    min_fitness = min（fitness）
    fitness = [（f - min_fitness） for f in fitness]

    #创建赌轮
    sum_fitness = sum（fitness）
    if sum_fitness == 0:
        wheel = list（accumulate（[1/len（fitness） for f in range（len（fitness））]））
    else:
        wheel = list（accumulate（[f/sum_fitness for f in fitness]））
    
    #选择合适的双亲
    father_idx = bisect_right（wheel np.random.uniform（0wheel[-1]））
    father = individuals[father_idx]
    rand_idx = np.random.randint（