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： 即我們需要先對0~1區段按照概率大小划分長度，設隨機生成一個0~1之間的數，這種隨機數生成結果是 ...

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，遺傳算法對於組合優化中的NP完全問題，如0-1背包問題，TSP等，非常有效）；自動控制； 機器人智能控制 ...

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 ...

　　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： 　　 ...

首先要了解遺傳算法的一些基本概念： 基因型(genotype)：性狀染色體的內部表現； 表現型(phenotype)：染色體決定性狀的外部表現，或者說，根據基因型形成的個體； 進化(evolution)：逐漸適應生存環境，品質不斷得到改良。生物的進化是以種群的形式進行的。 適應 ...

遺傳算法中幾種不同選擇算子 邵正將 高級立方體空間移動@核彈廠 ...