python中轮盘赌算法的使用示例

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1、说明

轮盘赌博算法的精髓是可以根据个人适应度随机选择，适应度越大的个人选择的概率越高，群体规模越大，该算法可以比较真实地模拟自然状态的状况。

2、实例

def select(chromosome_list, fitness_list):    """    选择(轮盘赌算法)    :param chromosome_list: 二维列表的种群    :param fitness_list: 适应度列表    :return: 选择之后的种群列表    """    population_fitness = np.array(fitness_list).sum()  # 种群适应度    fit_ratio = [i / population_fitness for i in fitness_list]  # 每个个体占种群适应度的比例    fit_ratio_add = [0]  # 个体累计概率    for i in fit_ratio:        fit_ratio_add.append(fit_ratio_add[len(fit_ratio_add) - 1] + i)     # 计算每个个体的累计概率，并存放到fit_ratio_add中    fit_ratio_add = fit_ratio_add[1:]   # 去掉首位的0     rand_list = [random.unifORM(0, 1) for _ in chromosome_list]     # 生成和种群规模相等的随机值列表，用于轮盘赌选择个体    rand_list.sort()    fit_index = 0    new_index = 0    new_population = chromosome_list.copy()    '''个体选择 start'''    while new_index < len(chromosome_list):        if rand_list[new_index] < fit_ratio_add[fit_index]:            new_population[new_index] = chromosome_list[fit_index]            new_index = new_index + 1        else:            fit_index = fit_index + 1    '''个体选择 end'''    return new_population

Python主要用来做什么

Python主要应用于：1、web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

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