关于遗传算法计算最小值的赌注罗盘选择问题

最新推荐文章于 2023-05-29 14:23:18 发布
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分类专栏： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010898567/article/details/90080036
本文介绍了一种使用赌盘算法进行个体选择的方法，基于累积概率和适应度计算，确保适应度高的个体有更高的被选中概率。当目标是最小化适应度时，文章详细解释了如何通过归一化和替换操作来调整适应度值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

核心：用赌盘算法根据累积概率选择两个个体，利用适应度计算积累概率。适应度高的出现的概率也高。

当我们计算最小值即适应度代表最小值时，我们需要做一个归一化处理然后再做一个替换。具体如下：

x_new  =  (max(fitness) - x_old)/(max(fitness) - min(fitness))  

遗传算法求解函数最小值问题
weixin_43666945的博客
05-17 2万+
遗传算法求解函数最小值问题 继上一次用遗传算法求解TSP问题问题以后，万万没有想到，实验的时候，老师居然改了题目，改成了求解函数的最小值问题（有点坑哈），而且要求结果尽量的稳定，可以确定得到最小值，并且，精度尽可能的高……虽然有点坑，不过老师还是简单的说明了一下基本的思路，思路和上一次没有太大的变化，唯一的难点就是怎样尽可能的提高解的精度。 不管怎样，终究在实验课的时候解决了这个问题，唯一的问题就...
python+遗传算法求解Ackley函数最小值问题
04-19
计算智能大作业，帮你们到这里了
遗传算法——轮盘赌选
u012732168的博客
05-31 1万+
一、遗传算法的应用* 函数优化（遗传算法的经典应用领域）； 组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背包问题，TSP等，非常有效）； 自动控制； 机器人智能控制； 组合图像处理和模式识别； 人工生命； 遗传程序设计； 二、遗传学基本概念与术语 基因型(genotype)：性状染色体的内部表现； 表现型(phenotype)：染色体决定性状的外部表现，或者说，根据基因型形成的个体； 进化(evolution)：逐渐适应生存环境，品质不断得到改良。生物的进化是以种群的形式进行的。 适应
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的轮盘赌选择，python
Zhang Phil
02-07 3567
程序跑了10次，每一次在rws()函数中产生一个随机概率数值r，然后在rws()函数内部比较r与累积概率的大小，确定被选中的概率是p[?输出结果证实了我们的猜想，p[1]=0.49被选中的概率最高，在10次的随机筛选中，p[1]=0.49被选中了4次(4/10)。显然，p(s2)=0.49概率最大，被选中的概率最高。遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的轮盘赌选择，python。一个简单的例子说明在遗传算法中使用的轮盘赌方法。
加入轮盘赌的遗传算法
bobo123355566的博客
05-29 2090
在遗传算法中，轮盘赌算法是一种常用的选择算法，用于选择适应度较高的个体。其基本思想是将每个个体的适应度值转化为一个概率值，然后按照这个概率值进行选择。这样，适应度值越小的个体被选中的概率就越大，从而可以选出最小值适应度。在轮盘赌算法中，通常会生成一个随机数r，然后按照概率值的大小依次累加，直到累加的和大于等于r为止，此时对应的个体就被选中了。2. 计算每个选择项的选择概率，选择概率等于该选择项的适应度值除以所有选择项的适应度值之和。1. 计算每个选择项的适应度值，适应度值越高，该选择项被选中的概率越大。
【智能优化算法】遗传算法——轮盘赌选择（matlab实现）
热门推荐
weixin_44331401的博客
09-16 3万+
文章目录一、遗传算法的应用二、遗传学基本概念与术语三、遗传算法的基本思路轮盘赌选择四、一个简单的实例1. 产生初始种群2. 计算适应度3. 选择4. 交叉5. 变异6. 至下一代，适应度计算→选择→交叉→变异，直至满足终止条件五、遗传算法应用六、总结遗传算法的特点七、补充八、matlab实例 一、遗传算法的应用 函数优化（遗传算法的经典应用领域）；组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背包问题，TSP等，非常有效）；自动控制；机器人智能控制；组合图像处理和模式识别；人工生命；遗传
利用遗传算法求函数最小值-实例验证
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遗传算法完整MATLAB程序（实数法，轮盘赌法）
11-12
在这个程序中，目标函数是二元函数，然后变量没有编码，采用的实数法。子代选择使用的是轮盘赌法。多目标函数和多变量函数，以及轮盘赌法和覆盖法。变量编码与未编码。请看我其他上传的资源。都自己运行过。注释详细。
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** 遗传算法的选择阶段———“轮盘赌”法 ** 个体被选中的概率与累积概率成正比（累积概率也与适应度函数值成正比）。 首先，计算各个个体的选择概率，设群体的规模为N，表示其中N个个体的适应值。则第i个个体被选中的概率由下式给出： 伪代码：选择一个个体进入种群（如要选择多个个体请加外循环） (a) R=random(0,1), S=0, I=0【R表示从0~1随机选一个数】 (b) IF S...
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weixin_30339969的博客
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作者：sjyan链接：https://www.zhihu.com/question/23293449/answer/120220974来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 大三的时候上了一门人工智能，其中有一次作业就用到了遗传算法，问题是这样的： 求解函数 f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x) 在区间[0,9]的最大值。 ...
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随机抽样： pd.set_option('precision',5) class nGEA: #基因的长度 N_=[] c_N=[] new_N=[] s=[] def __init__(self,size,D1,D2,X2,f,k=None,Np=None,jingdu=0.000001,point="max"): """ :param size:"种群的规模" :param D:"染色体的取值范围" .
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qq_55982881的博客
05-12 2723
算法思想： 轮盘赌选择法，又称比例选择方法．其基本思想是：各个个体被选中的概率与其适应度大小成正比． 具体操作如下： (1)计算出群体中每个个体的适应度f(i=1，2，…，M)，M为群体大小； (2)计算出每个个体被遗传到下一代群体中的概率； (3)计算出每个个体的累积概率（思想其实跟随机数抽取其实就是一样的，只是便于计算机实现，如下列代码所示）； (4)在[0，1]区间内产生一个均匀分布的伪随机数r； (5)若r<q[1]，则选择个体1，否则，选择个体k，使得：q[k-1]<.
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