Вынес методы инициализации из хромосомы

lab4/gp/population.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import random
 from typing import Callable
 
-from .chromosome import Chromosome, InitMethod
+from .chromosome import Chromosome, InitFunc, init_full, init_grow
 
 type Population = list[Chromosome]
 
@@ -9,7 +9,7 @@ type Population = list[Chromosome]
 def ramped_initialization(
     population_size: int,
     depths: list[int],
-    make_chromosome: Callable[[int, InitMethod], Chromosome],  # (max_depth, method)
+    make_chromosome: Callable[[InitFunc], Chromosome],
 ) -> Population:
     """Комбинация методов grow и full инициализации хромосом для инициализации начальной
     популяции.
@@ -25,14 +25,18 @@ def ramped_initialization(
         n_full = int(per_depth / 2)
         n_grow = int(per_depth / 2)
 
-        population.extend(make_chromosome(depth, "full") for _ in range(n_full))
-        population.extend(make_chromosome(depth, "grow") for _ in range(n_grow))
+        population.extend(
+            make_chromosome(lambda c: init_full(c, depth)) for _ in range(n_full)
+        )
+        population.extend(
+            make_chromosome(lambda c: init_grow(c, depth)) for _ in range(n_grow)
+        )
 
     # Из-за округления хромосом может оказаться меньше заданного количества,
     # поэтому дозаполняем остаток популяции случайными хромосомами
     while len(population) < population_size:
         depth = random.choice(depths)
-        method = "full" if random.random() < 0.5 else "grow"
-        population.append(make_chromosome(depth, method))
+        init_func = init_full if random.random() < 0.5 else init_grow
+        population.append(make_chromosome(lambda c: init_func(c, depth)))
 
     return population