我正在尝试理解文档https://se.mathworks.com/help/gads/genetic-algorithm-options.html
中所述的随机统一选择算法ga的默认选择功能（随机统一）布置了一条线，其中每个父级对应于一条与其比例值成比例的长度线段。该算法以相等的步长沿线移动。在每个步骤中，算法都会从其到达的部分中分配一个父对象。第一步是小于步长的统一随机数。
对于我自己来说，以上文档可以用两种方式解释：
最初将随机选择一个x，随后的所有“步骤”都只是它的倍数。
Step size: 1
Random x e.g. 0.5
Location on line: 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5
该算法以固定的步长沿着直线移动，并且每次都会添加随机x <固定大小。
Fixed Step size: 1
Random x varies all the time but < 1
Location on line: 1.1, 2.3, 3.2, 4.5, 5.1
数字1面临的问题是，如果选择的随机值太小，则只会选择最适合的个体，因为我们根本不会沿线移动。那么第二种解释正确吗？
据我所知，缩放后的适应度值总和将要生成的父母数量，因此步长并不总是1，因为我们可以精确地拟合多步*父母需要上线吗？
答案 0 :(得分：1)
这是您的第三种解释。该算法以固定的步长沿直线移动。但是，起点小于步长。
Fixed step size: 1
Randomly chosen start: 0.32
Locations on line: 0.32 1.32 2.32 3.32 4.32 5.32
通过使用固定的步长，该算法确切知道将选择多少个父对象。例如，如果线长为100个单位，步长为1，则将恰好选择100个父级。但是选择哪个父母是由随机起点决定的。
这假设在每个长度为1的区间中都有多个父母可以选择，并且最适合的个体的缩放长度小于1。