Question

我有一个关于轮盘赌选择的lisp程序，我试图理解它背后的理论，但我什么都听不懂。
如何计算所选strng的适应度？
例如，如果我有一个字符串01101，他们如何得到健身值为169？

01101的二进制编码是否计算为13，所以我将值平方并得到169的答案？

这听起来很蹩脚，但不知何故我通过这样做得到了正确的答案。

Answer 1

因此，您的健身功能为F=X^2。

轮盘赌轮计算该个体（弦）所用的整体的比例（根据其适合度），然后用于为下一代随机选择一组字符串。

建议您多次阅读this。

Answer 2

针对给定问题的“适应度函数”被选择（通常）任意地记住，随着“适应度”度量的增加，解决方案应该接近最优性。例如，对于目标是最小化正值的问题，F(x)的自然选择是1/x。

对于手头的问题，似乎健身函数已经被赋予F(x) = val(x)*val(x)，尽管只能通过单个值对（x，F（x））来确定它。

轮盘赌选择只是基于适应度的伪随机选择的常用方法。如果您曾经玩轮盘赌或观看过“财富之轮”，这很容易理解。

让我们考虑最简单的情况，F(x) = val(x)，

假设我们有四个值1,2,3 and 4。

这意味着这些“个人”分别具有适合度1,2,3 and 4。现在，选择个体'x1'的概率计算为F(x1)/(sum of all F(x))。也就是说，由于拟合的总和为10，因此选择的概率分别为0.1,0.2,0.3 and 0.4。

现在，如果我们从累积的角度考虑这些概率，x的值将被映射到以下范围的“概率：

1 ---> (0.0, 0.1]
2 ---> (0.1, (0.1 + 0.2)] ---> (0.1, 0.3]
3 ---> (0.3, (0.1 + 0.2 + 0.3)] ---> (0.3, 0.6]
4 ---> (0.6, (0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.4)] ---> (0.6, 1.0]

也就是说，生成均匀分布的随机变量的实例，比如说R位于规范化区间(0, 1]，是4对应区间的四倍。对于与1对应的那个。

换句话说，假设您要旋转轮盘式结构，每个x分配一个扇区，扇区的面积与它们各自的值F(x)成比例，那么指标在任何特定部门停止的概率与F(x)的{{1}}值直接相关。

轮盘赌选择例子的说明

2 个答案: