'''
# 대용량 데이터 처리 예제 코드 - 유전 알고리즘을 사용한 최적화

1. 데이터를 로드한다.
2. 초기 개체 집단을 생성한다.
3. 반복을 시작한다.
    4. 선택 연산을 수행한다.
    5. 교차 연산을 수행한다.
    6. 돌연변이 연산을 수행한다.
    7. 적합도 평가를 수행한다.
    8. 다음 세대로 진행한다.
9. 최적 해를 추출한다.
10. 결과를 출력한다.
'''

import random
from deap import creator, base, tools

# 데이터 로드
data = load_data()

# 최적화에 사용할 함수 정의
def evaluate(individual):
    # 개체를 이용하여 대용량 데이터 처리 수행

# DEAP 라이브러리 설정
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()

toolbox.register("attribute", random.randint, 0, 1)  # 개체의 속성
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attribute, len(data))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)  # 교차 연산
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)  # 돌연변이 연산
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)  # 선택 연산
toolbox.register("evaluate", evaluate)  # 적합도 평가 함수

# 최적화 수행
population = toolbox.population(n=100)

for generation in range(50):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    
    population = offspring

# 최적 해 추출
best_individual = tools.selBest(population, k=1)

# 결과 출력
print("Best individual:", best_individual)