我正试图限制染色体中活跃基因的数量，以提高GA的收敛速度。有没有办法在不创建自己的运算符的情况下实现这一目标。
作为基础，我考虑了一个最大问题。在这里整个染色体都是重复的。就我而言，我想将迭代次数限制在合理范围内，但仍需激活随机基因。从本质上讲，这就像将n_active添加到个人中。
# Optimization parameters
nb_clusters = 24
nb_elts = 22
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", numpy.ndarray, fitness=creator.FitnessMin)
toolbox = base.Toolbox()
# Attribute generator
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
# Structure initializers
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=nb_clusters*nb_elts, n_active=2*nb_elts)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
解决此问题的另一种方法可能是限制称为（n）的迭代次数以填充更大的数组。那随机方面呢？有想法吗？