实现cxPartialyMatched 部分匹配交叉确保两个染色体变异之后没有重复的基因写出代码

以下是Python实现：

import random

def cxPartialyMatched(ind1, ind2):
    size = min(len(ind1), len(ind2))
    p1, p2 = [0]*size, [0]*size

    # 初始化交叉点位置
    cxpoint1 = random.randint(0, size)
    cxpoint2 = random.randint(0, size - 1)
    if cxpoint2 >= cxpoint1:
        cxpoint2 += 1
    else:
        cxpoint1, cxpoint2 = cxpoint2, cxpoint1

    # 部分匹配交叉
    for i in range(cxpoint1, cxpoint2):
        # 交换父代中的基因
        p1[i], p2[i] = ind2[i], ind1[i]

    # 处理重复基因
    for i in range(size):
        if i < cxpoint1 or i >= cxpoint2:
            # 从父代中获取重复基因的位置
            gene1, gene2 = ind1[i], ind2[i]
            pos1, pos2 = p1.index(gene1), p2.index(gene2)
            # 交换重复基因的位置
            p1[pos1], p1[i] = p1[i], p1[pos1]
            p2[pos2], p2[i] = p2[i], p2[pos2]

    return (p1, p2)

该函数接受两个染色体作为输入，返回交叉后的两个染色体。实现方式是先随机选择两个交叉点，然后将交叉点之间的基因进行交换。接着，处理交叉点之外的重复基因，将相同的基因按照另一个父代中的位置进行交换。最后，返回交叉后的染色体。