使用一个或多个随机数生成器进行遗传算法？

Question

我正在使用Java编程语言实现遗传算法。如您所知，算法中存在一些随机事件，如roullete选择，交叉，变异等。为了在这些事件之间生成更好的概率分布，哪种方法应该更好，使用唯一的Random对象或创建单独的每个事件的随机对象？

Answer 1

使用单个对象。随机数生成器设计为具有长周期 - 使用相同的种子实例，您可以获得良好的随机数字序列。如果你经常创造并摧毁它们，你只会在播种过程中获得更多随机性，甚至可能没有。想象一下，如果您的RNG是从系统时钟播种的，那么会发生什么，例如，您每秒都会进行数千次。

Answer 2

使用全局存储的单个随机数，并在需要随机性的任何地方引用它。更重要的是，用已知种子初始化它，并将此种子与遗传算法的结果一起写入文件。

除了deong提到的好处之外，如果你发现一些有趣的输出，这可以让你完全重新运行整个程序。遗传算法看到一个有趣的结果然后无法重现它可能会非常令人沮丧，因为这是一种罕见的结果。如果你有种子，你可以确定地重新运行该程序。

如果您希望每次运行都使用新种子，您可以这样做：

long seed = new Random().nextLong();
log("Seed for the current run is: " + seed);
Global.setRandom(new Random(seed));

这样你每次都会获得一个新的随机种子，但如果需要，你仍然可以重建一个给定的运行。

请注意，不应在两个不同的运行之间共享Random对象。在每次运行开始时，您应该创建一个新的随机对象并记下种子。