Ранжирование выбора в коде генетического алгоритма

Мне нужен код для метода выбора рейтинга по генетическому алгоритму. У меня есть метод выбора рулетки и турниров, но теперь мне нужен рейтинг, и я застрял.

Мой код рулетки здесь (я использую атомную структуру для генетических атомов):

const int roulette (const atom *f)
{
  int i;
  double sum, sumrnd;

  sum = 0;
  for (i = 0; i < N; i++)
    sum += f[i].fitness + OFFSET;

  sumrnd = rnd () * sum;

  sum = 0;
  for (i = 0; i < N; i++) {
    sum += f[i].fitness + OFFSET;
    if (sum > sumrnd)
      break;
  }

  return i;
}

Где атом:

typedef struct atom
{
  int geno[VARS];
  double pheno[VARS];
  double fitness;
} atom;
Источник

3 ответа

Выбор ранга легко осуществить, если вы уже знаете, как выбрать колесо рулетки. Вместо того, чтобы использовать пригодность в качестве вероятности для выбора, вы используете ранг. Таким образом, для совокупности из N решений наилучшее решение получает ранг N, второе наилучшее ранг N-1 и т. Д. Наихудший индивид имеет ранг 1. Теперь используйте колесо рулетки и начинайте выбирать.

Вероятность выбора лучшего человека составляет N/( (N * (N+1))/2) или примерно 2 / N, для худшего - 2 / (N*(N+1)) или примерно 2 / N^2.

Это называется линейным выбором рангов, потому что ранги образуют линейную прогрессию. Вы также можете думать о рангах, образующих геометрическую прогрессию, например, например, 1 / 2^n, где n варьируется от 1 для лучшего человека до N для худшего. Это, конечно, дает гораздо большую вероятность для лучшего человека.

Вы можете посмотреть на реализацию некоторых методов выбора в HeuristicLab.

Источник

Мой код выбора ранга в MatLab:

NewFitness=sort(Fitness);
NewPop=round(rand(PopLength,IndLength));

for i=1:PopLength
    for j=1:PopLength
        if(NewFitness(i)==Fitness(j))
            NewPop(i,1:IndLength)=CurrentPop(j,1:IndLength);
            break;
        end
    end
end
CurrentPop=NewPop;

ProbSelection=zeros(PopLength,1);
CumProb=zeros(PopLength,1);

for i=1:PopLength
    ProbSelection(i)=i/PopLength;
    if i==1
        CumProb(i)=ProbSelection(i);
    else
        CumProb(i)=CumProb(i-1)+ProbSelection(i);
    end
end

SelectInd=rand(PopLength,1);

for i=1:PopLength
    flag=0;
    for j=1:PopLength
        if(CumProb(j)<SelectInd(i) && CumProb(j+1)>=SelectInd(i))
            SelectedPop(i,1:IndLength)=CurrentPop(j+1,1:IndLength);
            flag=1;
            break;
        end
    end
    if(flag==0)
        SelectedPop(i,1:IndLength)=CurrentPop(1,1:IndLength);
    end
end
Источник

Я создал шаблон класса генетического алгоритма в C++.

Моя библиотека генетического алгоритма отделена от GeneticAlgorithm и GAPopulation. Это все классы шаблонов, так что вы можете увидеть их исходный код в Документах API.

Источник
Другие вопросы по тегам