輪盤賭選擇（也稱為適應度比例選擇）是用輪盤賭為模擬，從種群中選擇個體的方法。這種想法是根據種群中個體的適應值，將它們放置在乙個假想的輪盤上。個體的適應度越高，在輪盤上佔據的空間就越多。圖2-1展示了在這個過程中，個體通常如何放置。
上面輪盤上的每個數字表示種群中的乙個個體。該個體的適應度越高，它們佔輪盤賭的部分就越大。如果你現在想象輪盤轉動，適合度更高的個體就更可能被選中，因為它們佔據了輪盤的更多空間。這就是為什麼這種選擇方法通常稱為適應度比例選擇，因為解的選擇是基於它們的適應度與種群中其他個體適應度的比例的。
我們還可以用許多其他選擇方法，例如錦標賽選擇（第3章）和隨機通用取樣（適應度比例選擇的一種高階形式）。然而，在本章中，我們將實現最常見的選擇方法之一：輪盤賭選擇。在後面的章節中，我們將檢視其他選擇方法，以及它們的差異。
輪盤賭演算法JAVA實現
我在原文的基礎是修改了部分 public class main else flag2 flag2 multipros j system.out.println 隨機生成的數字所在的範圍在 flag2 flag1 system.out.println 隨機生成的數字為 num 1 返回隨機數所在概率累...
輪盤賭演算法詳細批註《遊戲程式設計中人工智慧》
注 本文含有大量原著內容。本文目的僅在於對程式進行更詳細的批註或解釋，閱讀過該著作的可直接轉至標題 2 檢視詳細注釋。1 原文介紹 輪盤賭選擇是從染色體群體中選擇一些成員的方法，被選中的機率和它們的適應性分數成比例，染色體的適應性分數愈高，被選中的概率也愈多。這不保證適應性分數最高的成員一定能選入下...
《Java遺傳演算法程式設計》 2 9 小結
在本章中，你已經學會了實現遺傳演算法的基本知識。本章開頭的偽 提供了乙個通用的概念模型，針對本書其餘部分所有要實現的遺傳演算法 每個遺傳演算法將初始化並評估種群，然後進入乙個迴圈，進行交叉 變異和再評估。僅當終止條件滿足時，才退出迴圈。在本章中，你建立了遺傳演算法的支援元件，尤其是individua...