OneMax問題の交叉部分でList index out of rangeエラーが発生してしまい、困っています。

Question

前提・実現したいこと

下記のURLのサイトを参考に、OneMax問題を遺伝的アルゴリズムを使って解こうとしております。
記載通りにコードを実行するとエラーが発生してしまいます。
pythonやプログラミング自体、超初心者でいまいち言葉を理解できておらず、エラーの解決法をご教示いただけますと幸いです。

（１）next_population[]のところでout of rangeエラーになってしまいます。理由がわかりません。

（２）記載されているコードで下記の部分について、私の理解はあっていますでしょうか。
population = []
for i in range(n)
arr = [random.randint(0, 1) for j in range(dim)]
population.append(arr)

population のリストを　[]　とする
iにn（1から20）を順番に代入する
0か1の整数をランダムにdim（10）個生成しjに代入し、arrという配列を作成する
populationのリストの最後にarrを挿入する

iにnを代入する操作は何のために必要（iはどこで使われている）なのでしょうか？
⇒populationを20個（20個体生成するという意味でしょうか）
for i in range(n)を追記すれば、前段のpopulation=[]をn回やるという意味なのでしょうか。

ソースコードにいろいろメモしていますが、もし間違いなどありましたら合わせて教えていただけますと幸いです。

https://phoro3.hatenablog.com/entry/2016/10/14/091310

発生している問題・エラーメッセージ

Generation: 0
<map object at 0x0000001F020F10D0>
Generation: 1
Traceback (most recent call last):
  File "C:\-----\-----\Desktop\aaaa\aaa\onemax.py", line 90, in <modul
e>
    child = cross(population[i], population[i+1])
IndexError: list index out of range

該当のソースコード

import random
import math
import copy



#各個体の適応度を計算し、エリートを選択する
def calc_score(x):#calc_scoreの中を書き換えればほかの問題にも使える？
    return sum(x)#onemaxなので合計した数が大きいものをエリートにしてる（と思う）

def find_elite(population):
    score = map(lambda x: calc_score(x), population)
    #mapは複数の要素を格納したオブジェクトを関数に渡して実行する⇒populationをlambdaに渡して実行する
    #lambdaはlamnbda 引数：返り値 ⇒引数がxで返り値がcalc_score(x)
    max_val = -1
    max_index = None

    for i, val in enumerate(score):
        if val > max_val:
            max_val = val
            max_index = i

    return copy.deepcopy(population[max_index])#populationの各個体のスコアをscoreに格納して、その中からスコアが高い個体をreturnする

#交叉
def cross(parent1, parent2):
    length = len(parent1)
    r1 = int(math.floor(random.random() * length))
    r2 = r1 + int(math.floor(random.random() * (length - r1)))

    child = copy.deepcopy(parent1)
    child[r1:r2] = parent2[r1:r2]

    return child

#突然変異
def mutate(parent):
    r = int(math.floor(random.random() * len(parent)))
    child = copy.deepcopy(parent)
    child[r] = (parent[r] + 1) % 2

    return child

#現世代と次世代の個体群の中から適応度の高いN-1個を選択する（ルーレット選択）
def select(num, population):#populationの中からnum個だけ選択する
    selection = []
    score = map(lambda x:calc_score(x), population)
    total = sum(score)
    for i in range(n):
        threshold = math.floor(random.random() * total)
        sum_score = 0
        for index, val in enumerate(score):
            sum_score += val
            if sum_score > threshold:
                selection.append(population[index])
                break

    return selection

if __name__ == "__main__": 
     dim = 10 
     n = 20 
     cross_rate = 0.95 
     generation = 25 

#ランダムにN個の現世代の個体群を生成
     population = []
     for i in range(n):#1から20を繰り返しiに代入する #arrは配列という意味
         arr = [random.randint(0, 1) for j in range(dim)]#0～１の範囲でjをdim個生成する
         population.append(arr)#populationの末尾にarrを追加
    #random.randient(x,y)x以上y以下の整数⇒0か1
 
     for g in range(generation): #range(25) gに1から25を代入する
         print ("Generation: " + str(g)  )
 
 
         #find elite 
         elite = find_elite(population)     
 
 
         #cross and mutate 
         next_population = [] 
         for i in range(n): #1~20から繰り返しiに代入する
             if random.random() < cross_rate: #rando.rando.()は0.0~0.1の浮動小数点
                 if i != n - 1: 
                     child = cross(population[i], population[i+1]) 
                 else: 
                     child = cross(population[i], population[0]) 
             else: 
                 child = mutate(population[i]) 
             next_population.append(child) 
 
 
         #selection 
         population = select(n - 1, population + next_population) 
         population = [elite] + population 
 
 
         print(map(sum, population) )

試したこと

windows環境でpython3.8を使用しています。

dim=20にしましたが、同様にエラーが発生してしまいます。
エラー部分をi-1とiをcrossとしても同様にエラーが発生してしまいます。
エラー部分を if i != n:　としても同様にエラーが発生してしまいます。

Answer 1

(1)
select内の

score = map(lambda x:calc_score(x), population)

を

score = list(map(lambda x:calc_score(x), population))

に変えてください。
Python2と3の違いです。

(2)
そういう理解であってます。iのように使わない変数は _ を使うという流儀はありますが、そうしてないというだけです。

Comments

[Kkeguri]

ご回答いただきありがとうございます。
map()をすべてlist(map())としたところ、実行できました。ありがとうございました。

ただ、populationの中の
arr = [random.randint(0, 1) for j in range(dim)]
は0か1をdim個生成してjに代入する　という意味かと思っていたのですが、
dim=10
n=20
として実行すると、一つの個体の中の要素数が21個（n+1）、要素が1~10（1～dim）の結果が吐き出されてしまいます。これもpython2とpython3の違いが影響しているのでしょうか。

実行結果
Generation: 0
[8, 5, 8, 8, 5, 4, 3, 8, 4, 6, 6, 6, 6, 2, 6, 6, 4, 5, 6, 6, 6]
Generation: 1
[8, 6, 6, 6, 8, 4, 4, 7, 3, 6, 7, 8, 2, 4, 8, 6, 4, 3, 8, 6, 8]
Generation: 2
[8, 7, 6, 6, 6, 8, 8, 8, 6, 7, 4, 8, 8, 5, 8, 8, 6, 5, 6, 4, 8]
Generation: 3
[8, 8, 6, 8, 7, 8, 7, 8, 6, 6, 6, 6, 8, 6, 8, 7, 6, 8, 8, 6, 4]
Generation: 4
[8, 8, 8, 8, 6, 7, 8, 6, 7, 7, 7, 9, 8, 8, 7, 6, 6, 8, 8, 8, 8]
Generation: 5
[9, 7, 8, 7, 8, 7, 7, 6, 8, 8, 7, 7, 9, 7, 9, 8, 5, 6, 8, 8, 8]
Generation: 6
[9, 8, 7, 8, 10, 8, 6, 7, 7, 8, 6, 7, 9, 7, 6, 7, 7, 8, 8, 7, 7]
Generation: 7
[10, 10, 9, 9, 7, 9, 7, 6, 10, 7, 9, 7, 7, 7, 6, 8, 7, 7, 8, 9, 6]
Generation: 8
[10, 10, 9, 7, 7, 10, 10, 9, 7, 7, 7, 10, 8, 6, 6, 8, 8, 10, 9, 8, 7]
Generation: 9
[10, 8, 10, 7, 7, 10, 10, 7, 10, 10, 7, 6, 10, 7, 7, 6, 9, 10, 10, 10, 6]
Generation: 10
[10, 8, 10, 10, 10, 9, 10, 7, 10, 8, 7, 10, 7, 7, 10, 7, 8, 7, 10, 8, 10]
Generation: 11
[10, 10, 7, 10, 7, 10, 9, 10, 8, 10, 9, 8, 8, 10, 8, 7, 10, 10, 10, 7, 7]
Generation: 12
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 8, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 8, 10, 10, 10]
Generation: 13
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 8, 10, 9, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10]
Generation: 14
[10, 8, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 8, 9, 9]
Generation: 15
[10, 10, 10, 10, 8, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 8, 10, 10, 10, 8, 10, 10, 9]
Generation: 16
[10, 10, 8, 10, 10, 10, 10, 10, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 8]
Generation: 17
[10, 10, 10, 9, 10, 10, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]
Generation: 18
[10, 9, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]
Generation: 19
[10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 9, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]
Generation: 20
[10, 10, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 9, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 9]
Generation: 21
[10, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 9, 10, 10]
Generation: 22
[10, 9, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10]
Generation: 23
[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 10]
Generation: 24
[10, 10, 10, 10, 10, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 9, 9, 10, 10, 10, 10]

[yudedako67]

populationの要素数がn+1になるのはselectが実際にはn個の要素を選択してるからで、要素が0~10（0～dim）になるのは正しい動作です。生成に関するコードは正しく動作してます。

[Kkeguri]

ご回答ありがとうございます。勉強になります。

参考URLでは、上記のコードを実行すると、要素は0か1で要素数は10個となるような結果が出ております。

また、random.randint(0,1)は0以上1以下の整数を生成という意味かと思っていたのですが、実際には1以上10以下の整数が要素として生成されており、私の解釈が違っていたのでしょうか。

知識がなく度々質問してしまい、申訳ありません。

[yudedako67]

populationをそのままprintすればそうなります。今は合計をとったものを表示してるので合計の整数一つが表示されます。

[Kkeguri]

print(list(map(sum, population) ))にすると、各個体の要素の合計がリストとして出力
print(list(population))にすると、各個体は合計されず、すべて出力
という意味ですね。理解できました。

dim：1個体中の要素数
n+1：１世代の個体数という意味なんですね。
やっと分かりました。事細かく丁寧に教えてくださりありがとうございました。