python轮盘赌算法如何使用

美女程序员鼓励师

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

def select(chromosome_list, fitness_list):

    """

    选择(轮盘赌算法)

    :param chromosome_list: 二维列表的种群

    :param fitness_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_fitness for i in fitness_list]  # 每个个体占种群适应度的比例

    fit_ratio_add = [0]  # 个体累计概率

    for i in fit_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 _ in chromosome_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'''

    while new_index < len(chromosome_list):

        if rand_list[new_index] < fit_ratio_add[fit_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'''

    return new_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学习指路:python基础教程

本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

以上是 python轮盘赌算法如何使用 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/544797.html

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