用Python实现3种轮盘赌选择算法

最新推荐文章于 2025-03-25 19:31:32 发布

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本文介绍了轮盘赌算法，一种基于概率的选择算法，常用于演化算法。文章详细阐述了如何在Python中实现三种不同的轮盘赌算法：基本实现、二分查找实现和随机接受法，并提供了相关论文引用和GitHub代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

轮盘赌算法简介

轮盘赌算法是一种基于概率的选择算法，常被用在演化算法的选择策略中。算法将个体（individual）的适应度值在当前群体（population）中的比例作为选择概率。例如在最大化优化问题中，适应度值越大的个体被选择的概率就越大。在最小化问题中，可以采用 maxF

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Python编程练习与解答练习62：轮盘赌

weixin_58624789的博客

07-30

303

在这些空格中，18个是黑色的，18个是红色的，2个是绿色的。绿色空格编号为0和00。红色空格分别是1、3、5、7、9、12、14、16、18、19、21、23、25、27、30、32、34和36。1到36之间的其余整数用于对黑色空格编号。编写一个程序，使用Python的随机数生成器生产一个旋转的轮盘赌轮，显示选中的号码和所有必须支付的赌注。如果仿真结果是0或00，那么程序应该显示Pay0或 Pay00,没有任何进一步的输出。奇数和偶数(注意0和00不是偶数)单个数字(1~36、0或00)

锦标赛选择和轮盘赌选择

最新发布

2401_86285609的博客

06-10

187

特点轮盘赌选择锦标赛选择选择依据适应度比例概率比赛选出局部最优是否考虑适应度差距是，概率与适应度成比例不是，主要比较局部几个个体计算复杂度需计算总适应度、概率累计只需随机挑选和比较几个个体控制选择压力由适应度分布自然决定由锦标赛规模k调整多样性维护容易保留弱个体k较大时偏向强个体，k较小时多样性好。

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python 实现的简单的轮盘赌

doubi1的博客

04-21

7126

前言之前写过很多次，后面再用老是要重新写，mark一下 轮盘赌算法原理 轮盘赌选择法（roulette wheel selection）是最简单也是最常用的选择方法，在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例，适应度越大，选中概率也越大。但实际在进行轮盘赌选择时个体的选择往往不是依据个体的选择概率，而是根据**“累积概率”**来进行选择。 轮盘赌选择法的过程如下：（1）计算每个个体的被选中概率p(xi) （2）计算每个部分的累积概率q(xi) （3）随机生成一个数组m，数组中的元素取值范围在0和1

使用Python实现轮盘赌选择法Roulette Wheel Selection Method in Python

飞机火车巴雷特的博客

12-07

7066

该博客简单地介绍了一种通过Python实现的轮盘赌选择法/Roulette Wheel Selection Method/Fitness Proportionate Selection Method

Python实现轮盘赌算法

pvfeldt的博客

06-12

3659

最近在学Python和演化算法，写写赌轮盘算法。原理的话，我看书上写挺好的就拍了一张：代码：里面的数组是30城市TSP问题得到的数据。 import numpy as np def roulette(probability): probabilityTotal = np.zeros(len(probability)) probabilityTmp = 0 for i in range(len(probability)): probabilityTmp +=

Python实现轮盘赌游戏

W_chuanqi的博客

05-22

1954

假设各奖项在轮盘上所占比例为: 一等奖:0-0.08 二等奖:0.08-0.3 三等奖':0.3-1.04 以下包括递进的两个题目: (1)转动轮盘(随机产生一个0-1的数)，1万次，输出每个奖项的分布。示例结果: 中奖情况分布为: ('三等奖’，7025) (’二等奖’，2199) (’一等奖’，776) 提示1:使用字典来完成，首先写一个字典结构salary，来表示几等奖和它的概率。在构造一个字典now来表示中几等奖的情况(键为几等奖,值为次数)例如: #容奖项在轮盘上所占比例 sa...

轮盘赌算法

weixin_45783922的博客

04-09

1944

轮盘赌算法

利用遗传算法（GA）解决物流3D bin packing问题 Python实现

10-15

在选择操作中，使用轮盘赌选择法或锦标赛选择法等策略，根据适应度值来决定哪些个体有机会参与繁殖。交叉操作则是随机选取两个个体，交换他们编码的部分片段，生成新的个体，模拟生物的基因重组。变异操作则是在个体...

FJSP 的遗传算法的 Python 实现_python_代码_下载

06-18

3. **选择操作**：根据适应度函数的值，按照某种策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）选择一部分个体进行繁殖。 4. **交叉操作**：模仿生物的基因重组，对选择的个体进行交叉以产生新的个体，通常采用单点、多点或...

Python基于遗传算法实现智能排课系统源码.zip

10-31

常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 5. **交叉操作**：模拟生物的杂交过程，通过交换不同排课方案的部分信息来产生新的解。在排课问题中，这可能涉及交换部分课程的时间段或者教室分配。 6. **变异操作**...

python的幸运轮盘赌

2401_84359179的博客

04-28

348

") print("在六发子弹中选择一个位置，看看你是否能躲过真正的子弹。") print("请选择一个数字（0-5）：") # 玩家选择位置 chosen_position = int(input()) # 随机确定子弹的位置 bullet_position = random.randint(0, 5) # 执行游戏 if lucky_russian_roulette(bullet_position): print("恭喜！

GA算法 轮盘赌选择程序

07-11

轮盘赌的MATLAB程序，可以用在GA算法中实现基因的选择。

轮盘赌算法—BA无标度网络

11-11

floyd计算最短路径；轮盘赌算法来进行连边。双对数坐标符合幂律分布特性，作为编程小白，代码里每行代码都有详细说明。

【算法】轮盘赌法

tjj1998的博客

05-03

8271

算法描述今天在看遗传算法时看到的一种选择随机算子的算法。通过产生大量随机数往一个固定轮盘里扔来实现概率选择。算法实现原理首先每次运行时调用随机函数rand()/RAND_MAX，生成一个0-1之间的随机数temp; 再判断该随机数究竟落到了哪一块区域: 1.i=1时，如果temp<=sum (P[0]),则返回i,否则i++ 2.i=k时，如果temp<=sum（...

在进化算法中的选择操作中，轮盘赌法的python实现

Xurui_Luo的博客

06-11

2632

import random ''' 轮盘赌算法思想，就是根据每个选择的对应的概率值，进行归一化操作，再根据概率的大小来进行选择。概率越大被选中的可能越高。这里的概率也可以换成其它的评判标准，比如进化算法中常常出现的适应度指标 ''' p=[] p.append(0.1) p.append(0.2) p.append(0.3) p.append(0.4) sum=[0,0,0,0] for i in range(100000): temp_prob = random.uniform(

用python模拟轮盘赌策略

weixin_26714375的博客

08-19

3508

In this article, we’re going to be looking at the popular casino game of roulette and debunking various betting strategies designed to increase your odds of walking away a profitable gambler. We will ...

轮盘赌算法-Roulette

ss19890125的专栏

07-03

8314

设P(i)，其中i=1..n，为n个个体被选择的概率，在轮盘上表示为所占扇区的面积百分比，这里显然sum(P)=1。select用来保存n次选择的结果。 1）第一种实现办法：可以想象一个转动的轮盘，注意这里轮盘最多只转一圈。每次转轮盘前，把色子随机放到轮盘外缘的某处，即色子不随轮盘转动，以一个随机数sel代表它所处的位置。轮盘转动后，色子所指示的轮盘扇区号不断变化，轮盘停止时色子所指示

轮盘赌选择法

2301_80189621的博客

03-25

711

假定有5个事件（编号分别为i = 1, 2, 3, 4, 5），它们发生的概率分别为p1 = 0.1、p2 = 0.1、p3 = 0.2、p4 = 0.2和p5 = 0.4。依据轮盘赌选择法，假定事件按概率被选择一百万次，编写python程序计算每个事件被选中的次数。法一：# 事件发生的概率# 模拟选择的总次数# 初始化每个事件被选中的次数# 生成一个 0 到 1 之间的随机数break# 输出每个事件被选中的次数。

python轮盘赌算法

03-13

Python轮盘赌算法是一种用于解决优化问题进化算法。它模拟了自界的生物进化过程，通过不迭代和选择，逐步优化问题的解。下面是Python轮盘赌算法的基本步骤： 1. 初始化种群：随机生成组初始解作为种群。 2.评估适应度：根据问题的评价函数，计算每个个体的适应度值。 3. 选择操作：根据适应度值，按照一定的概率选择个体作为父代，用于产生下一代。 - 轮盘赌选择：根据个体的适应度值，计算每个个体被选择的概率。概率越高，被选择的可能性越大。 4. 交叉操作：从父代中选择两个个体，通过某种方式进行交叉操作，生成新的个体。 - 单点交叉：随机选择一个交叉点，将两个父代个体的染色体在该点进行交换。 5. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入一定的随机性。 - 位变异：随机选择某个位置上的基因，并将其值进行变异。 6. 更新种群：将新生成的个体加入到种群中，并淘汰一部分个体。 7. 终止条件判断：根据预设的终止条件，判断是否满足停止迭代的条件。以上是Python轮盘赌算法的基本步骤。通过不断迭代和选择，算法可以逐步优化问题的解。你还有其他问题吗？