在进化算法中的选择操作中,轮盘赌法的python实现

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(0.0, 1)

    i=0
    while(temp_prob>0):
        temp_prob = temp_prob-p[i]
        i+=1
    print(i-1)
    sum[i-1]+=1

print(sum)
  • 结果
    在这里插入图片描述
    可以看出,进行100000次实验的情况下,每个选择项被选择的次数和它们的概率分布是相当的

参考

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/Xurui_Luo/article/details/106689573