首先，这个算法可以如下表述： 如果已知A类对象生成概率为P(A)，B类对象生成概率为P(B),C类对象···，K类对象，他们的概率总和为1，问如何在A~K中随机生成一个对象 算法理解如下： 即我们需要先对0~1区段按照概率大小划分长度，设随机生成一个0~1之间的数，这种随机数生成结果是 ...

轮盘赌在遗传算法中应用的很多，效果也不错，而且它的思想很简单直观 —— 物竞天择、适者生存 —— 越强获得的资源越多 —— 在一个圆中，扇形的面积越大，圆中的点落在该扇形的概率越大。 其主要步骤是： 1. 计算每个个体被选中的概率p（在遗传算法中，先通过适应度函数计算适应度，然后根据适应度计算 ...

本文转载自 https://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 一、遗传算法的应用 函数优化（遗传算法的经典应用领域）；组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背包问题，TSP等，非常有效）；自动控制； 机器人智能控制 ...

轮盘赌选择法（roulette wheel selection）是最简单也是最常用的选择方法，在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例，适应度越大，选中概率也越大。但实际在进行轮盘赌选择时个体的选择往往不是依据个体的选择概率，而是根据“累积概率”来进行选择。 轮盘赌选择法操作过程 ...

　　轮盘赌选择，（也称为适应度比例选择）使用轮盘赌为类比，从种群中选择个体的方法。这种想法是根据个体在种群中的个体适应度值，将他们放置在一个假想的空间轮盘上。个体的适应度越高，在轮盘上占据的空间就越多，就越容易被选上； 　　简单实现代码如下： 　　 ...

首先要了解遗传算法的一些基本概念： 基因型(genotype)：性状染色体的内部表现； 表现型(phenotype)：染色体决定性状的外部表现，或者说，根据基因型形成的个体； 进化(evolution)：逐渐适应生存环境，品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。 适应 ...

遗传算法中几种不同选择算子 邵正将 高级立方体空间移动@核弹厂 ...