以上算法给出C语言示例

以下是一个简单的 C 语言示例代码，用于在不同等级内部进行轮盘赌选择：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define POP_SIZE 10
#define LEVEL_NUM 3

// 定义个体结构体
typedef struct {
    int fitness;
    int level;
} Individual;

// 计算适应度总和
int calc_fitness_sum(Individual pop[], int size) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum += pop[i].fitness;
    }
    return sum;
}

// 计算每个个体的选择概率
void calc_selection_prob(Individual pop[], int size, double prob[]) {
    int sum = calc_fitness_sum(pop, size);
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        prob[i] = (double)pop[i].fitness / sum;
    }
}

// 计算累计概率
void calc_cumulative_prob(double prob[], int size, double cumu_prob[]) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        sum += prob[i];
        cumu_prob[i] = sum;
    }
}

// 选择一个子集
int select_subset(double cumu_prob[], int size) {
    double rand_num = (double)rand() / RAND_MAX;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (rand_num <= cumu_prob[i]) {
            return i;
        }
    }
    return size - 1;
}

// 在子集中选择一个个体
int roulette_selection(Individual pop[], int size) {
    double prob[size], cumu_prob[size];
    calc_selection_prob(pop, size, prob);
    calc_cumulative_prob(prob, size, cumu_prob);
    int subset_index = select_subset(cumu_prob, size);
    int subset_size = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (pop[i].level == subset_index) {
            subset_size++;
        }
    }
    Individual subset[subset_size];
    int j = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (pop[i].level == subset_index) {
            subset[j] = pop[i];
            j++;
        }
    }
    calc_selection_prob(subset, subset_size, prob);
    calc_cumulative_prob(prob, subset_size, cumu_prob);
    return subset[select_subset(cumu_prob, subset_size)].fitness;
}

int main() {
    srand(time(NULL));
    // 初始化个体数组
    Individual pop[POP_SIZE] = {
        {10, 0},
        {20, 0},
        {30, 1},
        {40, 1},
        {50, 1},
        {60, 2},
        {70, 2},
        {80, 2},
        {90, 2},
        {100, 2},
    };
    // 进行轮盘赌选择
    int selected_fitness = roulette_selection(pop, POP_SIZE);
    printf("Selected fitness: %d\n", selected_fitness);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先定义了一个 `Individual` 结构体，用于存储个体的适应度和等级信息。然后，我们定义了一些辅助函数，如 `calc_fitness_sum`、`calc_selection_prob`、`calc_cumulative_prob` 和 `select_subset`，用于计算适应度总和、选择概率、累计概率和子集索引等信息。最后，我们定义了一个 `roulette_selection` 函数，用于在指定子集中进行轮盘赌选择，返回选择的个体的适应度值。

在主函数中，我们首先使用 `srand` 函数初始化随机数种子，然后初始化一个包含 10 个个体的个体数组 `pop`。我们将个体按照等级分为三个子集，其中第一个子集包含两个个体，第二个子集包含三个个体，第三个子集包含五个个体。最后，我们调用 `roulette_selection` 函数进行轮盘赌选择，并输出选择的个体的适应度值。