我在模拟一个多智能体系统。每个代理都有一条染色体。基因型代表5个参数，它们是介于0和100之间的各种浮点数。我的变异算子只是用一个新的随机数（根据恒定的变异率）修改原始基因。这是最好的方法还是你能建议另一种方法？例如，是否可以在位数字级别对参数进行变异以提供更高的精度？
我的变异算子
你的意思是你想根据基因的当前值修改它，而不是简单地替换它？也许这对你有用：
globals [ genome ]
to setup
ca
set genome n-values 5 [ random 101 / 100 ]
print word "Original genome: " genome
reset-ticks
end
to mutate
set genome map [
i ->
ifelse-value ( random-float 1 < 0.2 )
[ precision ( i + one-of [ 0.01 -0.01 ] ) 2 ]
[ i ]
] genome
print word "Mutated genome: " genome
end
在这里，基因组是在设置中随机创建的，然后每次调用mutate，每个基因都有机会增加或减少0.01。输出：
Original genome: [0.09 0.77 0.41 0.97 0.8]
Mutated genome: [0.08 0.77 0.41 0.96 0.8]
Mutated genome: [0.08 0.76 0.41 0.97 0.8]
Mutated genome: [0.08 0.75 0.41 0.97 0.8]
Mutated genome: [0.09 0.75 0.42 0.97 0.8]
