python轮盘赌算法如何使用

说明

1、轮盘赌算法的精髓是可以根据个人适应度随机选择。

2、适应度越大的个人选择的概率越高，群体规模越大，该算法可以比较真实地模拟自然状态的状况。

实例

defselect(chromosome_list,fitness_list):

"""

选择(轮盘赌算法)

:paramchromosome_list:二维列表的种群

:paramfitness_list:适应度列表

:return:选择之后的种群列表

"""

population_fitness=np.array(fitness_list).sum()#种群适应度

fit_ratio=[i/population_fitnessforiinfitness_list]#每个个体占种群适应度的比例

fit_ratio_add=[0]#个体累计概率

foriinfit_ratio:

fit_ratio_add.append(fit_ratio_add[len(fit_ratio_add)-1]+i)#计算每个个体的累计概率，并存放到fit_ratio_add中

fit_ratio_add=fit_ratio_add[1:]#去掉首位的0

rand_list=[random.uniform(0,1)for_inchromosome_list]#生成和种群规模相等的随机值列表，用于轮盘赌选择个体

rand_list.sort()

fit_index=0

new_index=0

new_population=chromosome_list.copy()

'''个体选择start'''

whilenew_index

ifrand_list[new_index]

new_population[new_index]=chromosome_list[fit_index]

new_index=new_index+1

else:

fit_index=fit_index+1

'''个体选择end'''

returnnew_population

以上就是python轮盘赌算法的使用，希望对大家有所帮助。更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。

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