Roulette-wheel selection algorithm详解
时间: 2023-05-24 08:00:53 浏览: 79
Roulette-wheel selection algorithm(轮盘赌选择算法)是一种用于遗传算法的选择方法,它使用轮盘赌的思想,将每个个体按照适应度大小映射成盘子上的一段,然后旋转轮盘进行选择。每个个体被选中的概率与它们的适应度成直接比例。此算法简单易懂,并且在小规模问题上效果非常好,但是在大规模问题上存在一定的缺陷。
相关问题
Roulette-wheel selection algorithm如何实现
Roulette-wheel selection algorithm(轮盘赌算法)是一种基于概率的选择方法,在遗传算法等优化问题中广泛使用。它首先将每个选择项(候选解)赋予一个权重,然后通过随机选择的方式按照权重大小来选择一个解作为下一次迭代的基础。具体实现方法是将每个解的权重与一个区间相对应,这个区间的大小与权重成正比。然后在0到1的范围内生成一个随机数,根据随机数所在的区间选择对应的解即可。
roulette 实现
轮盘赌(Roulette Wheel Selection)是一种选择算法,常用于遗传算法中的个体选择。其基本思想是根据每个个体的适应度值计算其被选中的概率,然后使用轮盘赌的方式进行选择。
以下是一种轮盘赌算法的实现(假设适应度值越高的个体被选中概率越大):
1. 计算所有个体的适应度值之和,记为sum。
2. 计算每个个体的被选中概率。对于第i个个体,其被选中的概率为fitness[i]/sum。
3. 生成一个[0,1)之间的随机数r,用于选择个体。
4. 遍历所有个体,对于第i个个体,计算其被选中的概率之和,记为p[i]。如果p[i]>=r,则选择第i个个体。
以下是一个简单的JavaScript实现:
```javascript
function rouletteSelection(fitness) {
let sum = 0;
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
sum += fitness[i];
}
let probability = [];
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
probability[i] = fitness[i] / sum;
}
let r = Math.random();
let p = 0;
for (let i = 0; i < fitness.length; i++) {
p += probability[i];
if (p >= r) {
return i;
}
}
}
```
其中,fitness是一个数组,存储了每个个体的适应度值。该函数返回被选中的个体的索引。