python輪盤賭算法如何使用

說明

1、輪盤賭算法的精髓是可以根據(jù)個人適應(yīng)度隨機(jī)選擇。

2、適應(yīng)度越大的個人選擇的概率越高，群體規(guī)模越大，該算法可以比較真實地模擬自然狀態(tài)的狀況。

實例

defselect(chromosome_list,fitness_list):

"""

選擇(輪盤賭算法)

:paramchromosome_list:二維列表的種群

:paramfitness_list:適應(yīng)度列表

:return:選擇之后的種群列表

"""

population_fitness=np.array(fitness_list).sum()#種群適應(yīng)度

fit_ratio=[i/population_fitnessforiinfitness_list]#每個個體占種群適應(yīng)度的比例

fit_ratio_add=[0]#個體累計概率

foriinfit_ratio:

fit_ratio_add.append(fit_ratio_add[len(fit_ratio_add)-1]+i)#計算每個個體的累計概率，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]#生成和種群規(guī)模相等的隨機(jī)值列表，用于輪盤賭選擇個體

rand_list.sort()

fit_index=0

new_index=0

new_population=chromosome_list.copy()

'''個體選擇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

'''個體選擇end'''

returnnew_population

以上就是python輪盤賭算法的使用，希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)教程請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。