遺伝的アルゴリズムの一様交叉についての質問です。

Question

pythonで遺伝的アルゴリズムを使い、OneMax問題を解くプログラムを作成したいのですが、一様交叉の部分がうまくいっていません。エラーは起きていないのですが、配列に変化が起きていないので交叉の部分がよくないと考えているのですが、原因がわかりません。
何が悪いのか、これを試してはという意見がありましたら教えていただきたいです。

import random
import copy

random.seed(1870258)
gene_length = 10 # 遺伝子長
individual_length = 10 # 個体数
generation = 30 # 世代数
elite_rate = 0.2 # エリート選択の割合

#個体生成
def get_population():
    population = []
    for i in range(individual_length):  #遺伝子長
        population.append([random.randint(0,1) for j in range(gene_length)])  #個体数
    return population

#適応度
def fitness(pop):
    return sum(pop)

#評価
def evaluate(pop):
    pop.sort(reverse=True)  
    return pop

#エリート選択
def select(eva,pop):
    elites = eva[:int(len(pop)*elite_rate)]   
    return elites

#一様交叉
def cxUniform(parent1, parent2):  
    for i in range(len(parent1)): 
        if random.random() < 0.5:
            parent1[i], parent2[i] = parent2[i], parent1[i]
    return random.choice([parent1,parent2])

def main():
    # 初期個体生成
    pop = evaluate([(fitness(p), p) for p in get_population()])
    print('Generation: 0')
    print('Min : {}'.format(pop[-1][0]))
    print('Max : {}'.format(pop[0][0]))
    print('--------------------------')
    
    for g in range(generation):
        if 10 != pop[0][0] and 10 != pop[-1][0]:
        
            g += 1
            print('Generation: ' + str(g))

            #選択
            eva = evaluate(pop) 
            elites = select(eva,pop) 
            
            #交叉
            new_pop = elites
            while len(new_pop) < individual_length:  
                m1 = random.randint(0, len(elites)-1) 
                m2 = random.randint(0, len(elites)-1) 
                child = cxUniform(elites[m1][1], elites[m2][1])    
                new_pop.append((fitness(child), child))  
            
            new_pop = evaluate(new_pop)
        
            print('Min : {}'.format(pop[-1][0]),'  Result : {}'.format(pop[-1]))
            print('Max : {}'.format(pop[0][0]),'  Result : {}'.format(pop[0]))
            print('--------------------------')
        else:
            break
                
        
        
    print('\n--------------------------End of evolution--------------------------')
    print('Generation: ' + str(g))
    print('Min : {}'.format(pop[-1][0]),'  Result : {}'.format(pop[-1]))
    print('Max : {}'.format(pop[0][0]),'  Result : {}'.format(pop[0]))

    

if __name__ == '__main__':
    main()

実行結果：
Generation: 0
Min : 2
Max : 8

Generation: 1
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 2
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 3
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 4
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 5
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 6
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 7
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 8
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 9
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 10
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 11
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 12
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 13
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 14
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 15
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 16
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 17
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 18
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 19
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 20
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 21
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 22
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 23
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 24
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

Generation: 25
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 26
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 27
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 28
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 29
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Generation: 30
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

--------------------------End of evolution--------------------------
Generation: 30
Min : 2 Result : (2, [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])
Max : 8 Result : (8, [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1])

Answer 1

すみません解決した　結果のソースコードを見せてもらえませんか

Answer 2

new_popとpopの変数名の問題でした

Comments

[aaaa1765456787]

すみません　どう解決したか具体的に教えてもらいませんか
上の質問はミスです