The simplest way of achieving this

The simplest way of achieving this sampling is known as the roulette wheel algorithm. Conceptually this is the same as repeatedly spinning a one-armed roulette wheel, where the sizes of the holes reflect the selection probabilities. In general, the algorithm can be applied to select λ members from the set of μ parents into a mating pool. To illustrate the workings of this algorithm, we will assume some order over the population (ranking or random) from 1 to μ, so that we can calculate the cumulative probability distribution, which is a list of values [a1,a2,...,aμ] such that _=∑26_1^▒〖_ ()〗 , where _ () is defined by the selection distribution — fitness proportionate or ranking. Note that this implies _ = 1. The outlines of the algorithm are given in Fig. 5.1.

結果 (繁體中文) 1:

實現這一抽樣的最簡單的方法就是所謂的輪盤算法。從概念上講，這是一樣的反复旋轉單臂輪盤，其中孔的尺寸重新FL ECT的選擇概率。一般情況下，該算法可以被應用來選擇從該組μ父母的λ成員到配合池。為了說明這個算法的運作，我們將假定以上人口一些順序從1（排名或隨機的），以μ，這樣我們就可以計算累積概率分佈，這是值[A1，A2的列表，... ，Aμ]使得_ =Σ26_1^▒〖_（）〗，其中_（）是由選擇分佈定義德音響 - 音響適應度相稱或排名。注意，這意味著_ = 1時，算法的輪廓在圖5.1中給出。

結果 (繁體中文) 2:

我們、

結果 (繁體中文) 3:

實現這種採樣的最簡單方法是輪盤賭算灋。從概念上講，這與反復旋轉一個單臂輪盤賭輪是一樣的，其中孔的大小反映了選擇的可能性。一般來說，該算灋可用於從μ父代集合中選擇λ成員到交配池中。為了說明該算灋的工作原理，我們將假設總體（排名或隨機）從1到μ的某個順序，這樣我們就可以計算累積概率分佈，這是一個值清單[a1，a2，…，aμ]，這樣就可以通過選擇分佈比例來定義或者排名。注意，這意味著u=1。算灋的概要如圖5.1所示。