Selection minor refactoring

[MorrisNein]

• Made all selection types significantly faster.
• Made all selection types maintain default behavior: remove duplicate individuals and return a multiple instances of a single individual if only one individual was passed as a population.
• Made inheritance use one of competitive selection algorithms at a time, instead of their mixture.

[nicl-nno]

Replaced while -> for, as it is significantly faster.

А почему он faster?

[codecov]

Codecov Report

Merging #918 (b89185a) into master (530a066) will decrease coverage by 0.02%.
The diff coverage is 94.28%.

@@            Coverage Diff             @@
##           master     #918      +/-   ##
==========================================
- Coverage   88.32%   88.29%   -0.03%     
==========================================
  Files         203      203              
  Lines       13380    13374       -6     
==========================================
- Hits        11818    11809       -9     
- Misses       1562     1565       +3     

Impacted Files	Coverage Δ
...dot/core/optimisers/gp_comp/operators/selection.py	72.22% <93.93%> (-2.78%)	⬇️
...edot/core/optimisers/gp_comp/operators/operator.py	90.90% <100.00%> (ø)
...on_implementations/models/discriminant_analysis.py	92.59% <0.00%> (-1.86%)	⬇️
...edot/core/optimisers/gp_comp/operators/mutation.py	93.80% <0.00%> (+0.44%)	⬆️

Help us with your feedback. Take ten seconds to tell us how you rate us. Have a feature suggestion? Share it here.

[MorrisNein]

А почему он faster?

Потому что в случае for инкрементирование и проверка числа итераций в заголовке на самом деле выполняется на C, а в случае while - на Python. Прочие действия в теле цикла примерно уравнивают время выполнения, но разница бывает заметной.

[MorrisNein]

Ускорил в 10 раз tournament_selection (по сравнению с предыдущей версией с for). Кроме того, при увеличении числа индивидов стабильно воспроизводилась ошибка, когда не удавалось набрать достаточно индивидов по достижении лимита итераций, поскольку раз за разом в выборку попадали лучшие индивиды, которые отсеивались как дубли. Ошибка была заметна при выборке 30 из 40 индивидов и более.

Исправил удалением выбранных индивидов из копии первоначальной выборки (которая теперь уникальный список), а также увеличил численность поколений в тесте tournament_selection.