首先,這個算法可以如下表述: 如果已知A類對象生成概率為P(A),B類對象生成概率為P(B),C類對象···,K類對象,他們的概率總和為1,問如何在A~K中隨機生成一個對象 算法理解如下: ...
輪盤賭選擇 基本思想是:各個個體被選中的概率與其適應度大小成正比 具體操作如下: 計算出群體中每個個體的適應度f i , , ,M ,M為群體大小 計算出每個個體被遺傳到下一代群體中的概率 計算出每個個體的累積概率 q i 稱為染色體x i i , , , n 的積累概率 在 , 區間內產生一個均勻分布的偽隨機數r 若r lt q ,則選擇個體 ,否則,選擇個體k,使得:q k lt r q k ...
2018-09-02 14:21 0 1309 推薦指數:
首先,這個算法可以如下表述: 如果已知A類對象生成概率為P(A),B類對象生成概率為P(B),C類對象···,K類對象,他們的概率總和為1,問如何在A~K中隨機生成一個對象 算法理解如下: ...
輪盤賭在遺傳算法中應用的很多,效果也不錯,而且它的思想很簡單直觀 —— 物競天擇、適者生存 —— 越強獲得的資源越多 —— 在一個圓中,扇形的面積越大,圓中的點落在該扇形的概率越大。 其主要步驟是: 1. 計算每個個體被選中的概率p(在遺傳算法中,先通過適應度函數計算適應度,然后根據適應度計算 ...
參考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67c17d1c01017hyt.html 1、基本思想:個體被選中的概率與其適應度函數值成正比 設群體大小為n,個體i的適應度 ...
本文轉載自 https://my.oschina.net/u/1412321/blog/192454 一、遺傳算法的應用 函數優化(遺傳算法的經典應用領域);組合優化(實踐證明,遺傳算法對於組合 ...
輪盤賭選擇,(也稱為適應度比例選擇)使用輪盤賭為類比,從種群中選擇個體的方法。這種想法是根據個體在種群中的個體適應度值,將他們放置在一個假想的空間輪盤上。個體的適應度越高,在輪盤上占據的空間就越多,就越容易被選上; 簡單實現代碼如下: ...
輪盤賭選擇法(roulette wheel selection)是最簡單也是最常用的選擇方法,在該方法中,各個個體的選擇概率和其適應度值成比例,適應度越大,選中概率也越大。但實際在進行輪盤賭選擇時個體的選擇往往不是依據個體的選擇概率,而是根據“累積概率”來進行選擇。 輪盤賭選擇法操作過程 ...