12、机器学习：轮盘算法与自主机器人学习行为

机器学习：轮盘算法与自主机器人学习行为

轮盘算法基础

轮盘算法是一种在机器学习中常用的算法，它基于事件的概率分布来选择相应的事件。下面我们通过一个简化的轮盘模型来理解其基本原理。

假设有一个简化的轮盘，它被等分为四个扇形区域，分别标记为A、B、C、D，如图所示。每次转动轮盘时，每个扇形区域被选中的平均概率为0.25。计算某个事件（如A区域）的概率公式为：
[ p_A = \frac{Area_A}{Area_A + Area_B + Area_C + Area_D} ]
然而，使用这个公式时存在一个问题：即使只需要计算(p_A)，也必须先计算出代表其他事件（B、C、D）的面积，才能得出事件A的有效概率。从计算的角度来看，更有利的做法是专注于(p_A)，而不必关心其他事件的概率。在人工智能术语中，A、B、C、D被称为适应度（fitness）。初始假设是所有适应度范围相等，因为没有明显的证据表明需要改变这个简单的选择。

为了更直观地讨论适应度，我们可以使用水平条形图。假设每个适应度变量被赋予25个任意值，同时在条形图上显示三次随机抽取的结果，抽取的百分比值范围为0到100。以下是初始适应度选择的表格：
| 抽取编号 | 抽取百分比 | 数值 | 选中的适应度 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 9 | 9 | A |
| 2 | 60 | 60 | C |
| 3 | 93 | 93 | D |

但实际上，四个适应度范围可能并不相等。当适应度范围发生变化时，抽取结果对应的适应度选择也会改变，如下表所示：
| 抽取编号 | 抽取百分比 | 数值 |