# 定义轮盘赌选择函数 def roulette_select(pops, popsize, fits): return new_pops, new_fits
时间: 2023-07-15 16:13:44 浏览: 43
这个函数的作用是实现基于适应度值的轮盘赌选择算法,从一组个体中按照其适应度值大小进行选择,并返回新的个体组和其对应的适应度值。
输入参数:
- pops: 原始个体组,一个由多个个体组成的列表
- popsize: 选择后个体组的大小
- fits: 原始个体组中每个个体的适应度值,一个与pops大小相同的列表
输出参数:
- new_pops: 选择后的个体组,一个由popsize个个体组成的列表
- new_fits: 选择后个体组中每个个体的适应度值,一个与new_pops大小相同的列表
函数的实现步骤:
1. 根据适应度值计算每个个体在选择过程中被选中的概率
2. 将所有个体按照概率从小到大排序
3. 依次根据概率大小进行选择,直到选择出popsize个个体
4. 返回选择后的个体组和其对应的适应度值
相关问题
def genetic_algorithm(F_time_list, int_result2, max_iteration=100): population_size = 10 chromosome_length = 10 population = [''.join([random.choice(['0', '1']) for _ in range(chromosome_length)]) for _ in range(population_size)] for i in range(max_iteration): fitness_scores = [fitness_score(chromosome, F_time_list, int_result2) for chromosome in population] if any([score == 0 for score in fitness_scores]): return population[fitness_scores.index(0)] parents = roulette_selection(population, fitness_scores) children = two_point_crossover(parents[0], parents[1]) mutated_children = [mutation(child) for child in children] population = population + mutated_children best_chromosome = max(population, key=lambda x: fitness_score(x, f_points, pf_lengths)) return best_chromosome print(genetic_algorithm(F_time_list, int_result2))
在你提供的代码中,存在一些错误:
1. `for` 循环缺少缩进,需要将 `for` 循环和后面的代码块缩进到同一层级。
2. `f_points` 和 `pf_lengths` 未定义,可能会导致 NameError 错误。你需要检查一下这两个变量是否在代码中定义过。
3. `print` 语句和 `genetic_algorithm` 函数之间有空格,这会导致语法错误。
下面是修改后的代码:
```
def genetic_algorithm(F_time_list, int_result2, max_iteration=100):
population_size = 10
chromosome_length = 10
population = [''.join([random.choice(['0', '1']) for _ in range(chromosome_length)]) for _ in range(population_size)]
for i in range(max_iteration):
fitness_scores = [fitness_score(chromosome, F_time_list, int_result2) for chromosome in population]
if any([score == 0 for score in fitness_scores]):
return population[fitness_scores.index(0)]
parents = roulette_selection(population, fitness_scores)
children = two_point_crossover(parents[0], parents[1])
mutated_children = [mutation(child) for child in children]
population = population + mutated_children
best_chromosome = max(population, key=lambda x: fitness_score(x, f_points, pf_lengths))
return best_chromosome
print(genetic_algorithm(F_time_list, int_result2))
```
请注意,由于我不知道你的完整代码,因此这只是一个基于你提供的代码的修改建议,并不能保证代码能够完全运行。
轮盘赌选择算法是什么意思
轮盘赌选择算法(Roulette Wheel Selection),也叫作比例选择,是一种遗传算法的选择算法。该算法的思想是将每个个体根据其适应度值来分配对应的概率值,然后再根据这些概率值来随机选择下一代的父代个体。这个过程就像是一个赌场中的轮盘赌一样,每个个体就像是轮盘上的一个区域,而区域大小则对应着个体的适应度值。适应度值越大的个体,其对应的区域大小也就越大,被选中的概率也就越大。
具体实现方法是,先计算出所有个体的适应度值之和,然后对于每个个体,计算其适应度值占所有个体适应度值之和的比例,这就是该个体被选中的概率。接下来,生成一个[0,1)之间的随机数r,然后选择第一个使得r小于等于该个体被选中概率累计和的个体作为父代。这个过程重复进行直到选择出足够数量的父代。