轮盘赌算法原理(ACO算法概率选择方法)
来源:互联网 发布:淘宝网红直播费用 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 23:48
设P(i),其中i=1..n,为n个个体被选择的概率,在轮盘上表示为所占扇区的面积百分比,这里显然sum(P)=1。select用来保存n次选择的结果。
1) 第一种实现办法:可以想象一个转动的轮盘,注意这里轮盘最多只转一圈。每次转轮盘前,把色子随机放到轮盘外缘的某处,即色子不随轮盘转动,以一个随机数sel代表它所处的位置。轮盘转动后,色子所指示的轮盘扇区号不断变化,轮盘停止时色子所指示的轮盘上扇区号,即为本次轮盘赌所选中的个体号。
for i = 1:n %第i次掷色子
sel = rand; %产生一个0、1之间的随机数,代表色子在轮盘外缘所指示的位置
sumPs = 0; %轮盘初始转动的位置,从0变化到1
j = 1; %轮盘初始指示的位置
while sumPs<sel %终止条件为轮盘转动的位置超过色子位置
sumPs = sumPs + P(j) %轮盘转动
j = j + 1; %轮盘指示位置
end
select(i) = j-1; %轮盘停止时色子停留位置所指示的个体
end %循环终了,会对轮盘上由P所划分出来的n个区间产生n次随机选择,扇区越大,该扇区被选中的几率也越大
还需要注意的是:上面的程序中,我们当然可以把n改成2*n或者10*n,产生的结果都是“个体概率所表示扇区越大,该个体被选中的几率也越大”,并且随着实验次数的增大,这一结果越精确。
2)这种方法可以想象成往划分好扇区的轮盘里扔色子,事先生成一组满足均匀分布的随机数,代表n次掷色子或者n个色子一起扔,轮盘不动,色子所在区域为选择结果。
r = rand(1,n) %预先产生n个色子的位置,注意这里r服从0、1之间均匀分布
for i = 1:n %第i次轮盘赌
select(i) = n; %本次轮盘赌的结果初始化为n
for j = 1:n %轮盘开始转动
if r(j) <=P(i) %若色子停在轮盘第j扇区
select(i) = j; %则第i次轮盘赌的结果为j
break; %第i次轮盘赌结束
end %~第i次轮盘赌结束
end %~第i次轮盘赌结束
end %n次轮盘赌结束
%%%%%%%%%%%%%下面为完整的matlab程序实现%%%%%%%%%%%%%%%
第一种轮盘赌方式:
第二种轮盘赌方式:
本程序中轮盘赌方法的准确成都可有如下程序验证:
- 轮盘赌算法原理(ACO算法概率选择方法)
- 轮盘赌算法
- 轮盘赌算法
- 轮盘赌算法-Roulette
- 轮盘赌算法
- 轮盘赌算法
- 轮盘赌算法
- 用Python实现3种轮盘赌选择算法
- 轮盘赌选择,原理及C++实现
- 蚁群优化算法(ACO)
- ACO蚁群算法
- 蚁群算法ACO(ant colony optimization)的原理以及实现源代码(转)
- 轮盘赌选择
- 群体智能——蚁群算法(ACO)
- 蚁群算法(ACO)任务序列规划
- 蚁群中的轮盘算法
- 轮盘赌选择解决思路
- 蚁群算法ACO(ant colony optimization)的原理以及实现源代码
- Android UI线程和非UI线程
- 将图片处理成圆形
- 为Ubuntu上的firefox添加百度搜索引擎
- Enhanced Assertions一文笔记
- 希尔排序的体会
- 轮盘赌算法原理(ACO算法概率选择方法)
- 通过代码组织,让你更好的理解和使用JDK动态代理
- 算法--生成随机数组
- 【字符串&最长无重复子串】Longest Substring Without Repeating Characters
- 要多写博客
- Testing: Review Webserver Metafiles for Information Leakage (OTG-INFO-003)
- 《程序员,你伤不起》读书笔记 (五) :当我彻底放弃自私自利后,前途变得一片光明,不能过多的只是关注自己的功夫,生活不能只局限在方寸虚拟世界里
- 内存监测工具DDMS-->Heap
- multiset的使用