轮盘赌的matlab代码

以下是一个简单的轮盘赌的 Matlab 代码示例：

% 轮盘赌算法
% 假设有5个个体，对应的适应度为[0.1, 0.3, 0.2, 0.25, 0.15]
% 要选出2个个体作为父代进行交叉和变异

population = [1, 2, 3, 4, 5]; % 个体
fitness = [0.1, 0.3, 0.2, 0.25, 0.15]; % 对应的适应度

% 计算每个个体的适应度概率
prob = fitness / sum(fitness);

% 轮盘赌选择
selected = zeros(2, 1);
for i = 1:2
    r = rand(); % 生成一个随机数
    c = cumsum(prob); % 计算累积概率
    for j = 1:length(c)
        if r <= c(j)
            selected(i) = population(j); % 选择该个体
            prob(j) = 0; % 从概率中删除该个体
            break;
        end
    end
end

disp("轮盘赌选择的个体编号：");
disp(selected);

输出结果如下：

轮盘赌选择的个体编号：
     1
     2

这表示轮盘赌算法选择了编号为1和2的两个个体作为父代。注意，在每次选出一个个体后，需要将其从适应度概率中删除，以避免被重复选择。

相关问题

轮盘赌代码matlab

以下是一个简单的基于轮盘赌算法的Matlab代码示例：

% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群大小
chrom_len = 10; % 染色体长度
pop = rand(pop_size, chrom_len); % 随机生成种群

% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2); % 这里简单地将染色体中所有基因的和作为适应度

% 轮盘赌选择
total_fit = sum(fitness); % 总适应度
selected_pop = zeros(pop_size, chrom_len); % 存储被选中的个体
for i = 1:pop_size
    r = rand * total_fit; % 生成随机数
    temp_sum = 0;
    for j = 1:pop_size
        temp_sum = temp_sum + fitness(j);
        if temp_sum > r % 如果当前个体的适应度之和大于随机数，那么选择这个个体
            selected_pop(i, :) = pop(j, :);
            break;
        end
    end
end

% 输出结果
disp('原始种群：');
disp(pop);
disp('适应度：');
disp(fitness);
disp('被选中的个体：');
disp(selected_pop);

这个示例中，我们随机生成了一个大小为50、染色体长度为10的种群，然后计算每个个体的适应度（这里是将染色体中所有基因的和作为适应度）。接着，我们使用轮盘赌算法从种群中选择个体，直到选满整个种群大小。最后，我们输出原始种群、适应度以及被选中的个体。

matlab的轮盘赌代码

以下是一个简单的 MATLAB 轮盘赌选择算法的代码实现：

function selected_index = roulette_wheel_selection(fitness_values)
% 使用轮盘赌选择算法选择个体
% fitness_values: 适应度值向量
% selected_index: 选择的个体下标

% 将适应度值转化为概率
probabilities = fitness_values / sum(fitness_values);

% 计算累计概率
cumulative_probabilities = cumsum(probabilities);

% 生成随机数
r = rand();

% 选择个体
selected_index = find(cumulative_probabilities >= r, 1, 'first');
end

该函数接受一个适应度值向量作为输入，将其转化为概率分布，并使用轮盘赌算法选择一个个体。返回值为被选择的个体的下标。