Roulette Wheel Selection

轮盘法， 用于遗传算法中的selection方法。

轮盘赌算法

/*
* 按设定的概率，随机选中一个个体
* P[i]表示第i个个体被选中的概率
*/
int RWS()
{
    m = 0;
    r =Random(0,1); //r为0至1的随机数
    for(i=1;i<=N; i++)
    {
            /* 产生的随机数在m~m+P[i]间则认为选中了i
             *  因此i被选中的概率是P[i]
             */
             m = m + P[i];
             if(r<=m) return i;
    }
}

有N个序列，经过计算每一个的fitness， fitness[0...N-1], 他们的和记做sum, P[i]=fitness[i]/sum.

基本遗传算法伪代码

/*
* Pc：交叉发生的概率
* Pm：变异发生的概率
* M：种群规模
* G：终止进化的代数
* Tf：进化产生的任何一个个体的适应度函数超过Tf，则可以终止进化过程
*/
初始化Pm，Pc，M，G，Tf等参数。随机产生第一代种群Pop
 
do
{     
　　计算种群Pop中每一个体的适应度F(i)。
　　初始化空种群newPop
　　do
　　{
　　　　根据适应度以比例选择算法从种群Pop中选出2个个体
　　　　if ( random ( 0 , 1 ) < Pc )
　　　　{
　　　　　　对2个个体按交叉概率Pc执行交叉操作
　　　　}
　　　　if ( random ( 0 , 1 )  < Pm )
　　　　{
　　　　　　对2个个体按变异概率Pm执行变异操作
　　　　}
       将2个新个体加入种群newPop中
    } until ( M个子代被创建 )
    用newPop取代Pop
}until ( 任何染色体得分超过Tf， 或繁殖代数超过G )

转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html