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我有一个遗传算法,目前正在使用轮盘选择来产生一个新的群体,我想将其改为随机通用采样。python中的随机通用采样GA
我有事情将如何在这里工作的一个大致的轮廓:
pointerDistance = sumFitness/popSize
start = rand.uniform(0, pointerDistance)
for i in xrange(popSize):
pointers.append(start + i*pointerDistance)
cumulativeFit = 0
newIndiv = 0
for p in pointers:
while cumulativeFit <= p:
cumulativeFit += pop[newIndiv].fitness
newPop[newIndiv] = copy.deepcopy(pop[newIndiv])
newIndiv += 1
,但我有究竟如何实现随机抽样普遍挣扎。有没有人知道一些伪代码的好源,或者一个例子?
的是用一个例子什么随机抽样普遍的简要说明(但我不知道这是否有意义?):
http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_universal_sampling
如果添加了它可以帮助链接或描述什么是随机通用抽样是 – inspectorG4dget
我已经添加了一个关于它的维基文章的链接。它确实有一些示例代码,但我不确定我是否理解它/我不相信它是正确的。 – user2902575
这是什么,你不明白:你不确定你的实现是多么准确,或者该方法本身是有用的? – inspectorG4dget