遗传算法选择算子努力的孔子

选择算子很多,本文先做个简单汇总,等应用时再自行研究

轮盘赌选择(roulette wheel selection)

锦标赛选择(tournament selection)

随机遍历抽样(stochastic universal selection)

局部选择(local selection)

截断选择(truncation selection)

个体适应度越高,被选择的概率越大;    【没特点】

在该策略下,

最优个体不一定被遗传到下一代,但这不是缺点,因为这同时避免了超级个体的影响;

最差个体可能被遗传到下一代,这个不提倡,但也不是说不可以,说不定最差个体交叉变异后很牛逼;

每次随机选择若干个体,挑选适应度最好的保留下来,迭代 N 次生成新种群;   【特点是最差个体一定被淘汰】

在该策略下,最差个体一定会被淘汰;最优个体不一定保留

每次按轮盘赌选择一对个体,然后让这两个个体进行竞争,适应度高的被选中,如此反复,直到选满为止  【特点是最差个体一定被淘汰】

依某种策略生成新种群后,用当代最优个体随机替换新种群的某个体,或者直接替换最差个体;  【特点是最优个体一定被保留】

示例代码

无回放随机选择(也叫期望值选择Excepted Value Selection):根据每个个体在下一代群体中的生存期望来进行随机选择运算。方法如下:

(1) 计算群体中每个个体在下一代群体中的生存期望数目N。

(2) 若某一个体被选中参与交叉运算,则它在下一代中的生存期望数目减去0.5,若某一个体未 被选中参与交叉运算,则它在下一代中的生存期望数目减去1.0。

(3) 随着选择过程的进行,若某一个体的生存期望数目小于0时,则该个体就不再有机会被选中。

确定式选择:按照一种确定的方式来进行选择操作。具体操作过程如下:

(1) 计算群体中各个个体在下一代群体中的期望生存数目N。

(2) 用N的整数部分确定各个对应个体在下一代群体中的生存数目。

(3) 用N的小数部分对个体进行降序排列,顺序取前M个个体加入到下一代群体中。至此可完全确定出下一代群体中M个个体。

无回放余数随机选择:可确保适应度比平均适应度大的一些个体能够被遗传到下一代群体中,因而选择误差比较小。

均匀排序:对群体中的所有个体按期适应度大小进行排序,基于这个排序来分配各个个体被选中的概率。

随机联赛选择:每次选取几个个体中适应度最高的一个个体遗传到下一代群体中。

排挤选择:新生成的子代将代替或排挤相似的旧父代个体,提高群体的多样性

THE END
0.锦标赛选择和轮盘赌选择锦标赛选择和轮盘赌选择 1.轮盘赌选择(Roulette Wheel Selection) 原理: 根据个体的适应度值占总适应度的比例分配“概率”,像转轮盘一样随机选择个体。适应度越高,被选中的概率越大。 步骤: 计算所有个体适应度总和。 计算每个个体适应度占比(概率)。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv87623e98;=782?0c{ykenk0fnyckny03==767?12
1.遗传算法中的选择操作遗传算法选择操作每次从种群中取一定数量(n)的个体(放回抽样),选择其中适应度较好的进入子代种群。重复该操作直到种群规模到和原来的种群规模一样。几元锦标赛就代表一次性从总体中抽取几个个体,然后从中选择最优的个体保留到下一代种群。 step1、确定每次选择的个体数量N。(二元锦标赛选择即选择2个个体) jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|ulapft{~7435bt}neng5eg}fknu523;:295:6
2.教育与职业的关系(精选5篇)赞的流动往往是在专业化程度非常高的劳动力市场中存在,选择总是在最初,并且有可能只有一次,而且培训成本很高。提升的机会有限,而且并不依赖于是否参与培训。因此,赞流动从根本上并不取决于“效率”,而是“机会”。 锦标赛流动制度是前两种制度的混合,既强调“效率”又不忽视“机会”。它类似于体育比赛中的锦标赛,jvzquC41yy}/3vnujw4dqv4jcq}fp872;3::0qyon
3.李白古诗范文1994年,全国少年围棋赛在京举行,古力与另两名选手下了并列第一,最后山西的岳亮抽签夺了冠军。 此后不久,“应氏杯”世界青少年锦标赛在美国举行,按理是本国少年冠军参赛,但杨一提出,岳亮的冠军是抽签定的,应让古力与他打对抗赛,选拔出最强的选手参加世界大赛。少年古力争气地以3:1战胜了对手,而更争气的是,他小小jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8mcqyko1=<8784ivvq
4.从华二到北大,从理科生转为文科生!她分享学习和成长心得她品学兼优。高中期间,她曾获得第六届亚洲杯中文辩论锦标赛A组殿军、浦东新区中学生作文竞赛一等奖。她参加了复旦大学“步青”高中生暑假学术见习计划,结题报告被评为优秀。她还获得过上海市唐君远教育基金会第33届优秀学生君远奖一等奖,是华二优秀学生干部,并且还连续两年当选为华二的三好学生。 jvzquC41uvgukl3|jq{ecxxj0eun1AI9EH?:6OI8;DI4;<72E9K9;=6:;HG9H>K378;659G25F66;M8277
5.遗传算法优化设计.docx可以通过引入惩罚项、模糊逻辑等方法来设计适应度函数。总之,适应度函数设计是遗传算法中的一项关键任务。合理设计适应度函数可以有效地提高遗传算法的搜索性能和收敛速度。在实际应用中,应根据问题的特点选择合适的适应度函数设计方法,以达到最优的优化效果。第三部分 选择算子策略关键词关键要点锦标赛选择算子1. 基于jvzquC41yy}/vjtfqey/exr1r/735B:;39=10qyon
6.遗传算法中的选择策略:了解其作用本文详细介绍了遗传算法的工作原理,重点探讨了选择策略在算法中的重要性,包括选择型、锦标赛型和排名型等。通过核心算法步骤和数学模型,提供了Python代码实例,并展望了未来发展趋势和面临的挑战。 1.背景介绍 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然界进化过程的优化算法,它通过对一组候选解(个体)进行评估、jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8zpkxksu|p{42761jwvkerf1mjvckrt1:87:2765?