輪盤選擇演算法

❶ 輪盤賭演算法累計百分比怎麼算

演算法如下：
輪盤賭演算法經常用於遺傳演算法中來進選擇。基本思想是各個個體被選中的概率與其適應度成正比（適者生存）。
主要步驟如下：1、計算種群中每個個體被選中的概率（在遺傳演算法中根據適應度來決定選擇概率）。
2、計算個體的累積概率。
3、產生[0,1]之間的隨機數,與累計概率進行比較，若隨機數

❷ 轉盤模型的概率公式

設P(i)，其中i=1..n，為n個個體被選擇的概率 ，在輪盤上表示為所佔扇區的面積百分比，這里顯然sum(P)=1。select用來保管n次選擇的結果。
1）第一種完成方法：能夠想像一個轉動的輪盤，留意這里輪盤最多隻轉一圈。每次轉輪盤前，把色子隨機放到輪盤外緣的某處，即色子不隨輪盤轉動，以一個隨機數sel代表它所處的位置。輪盤轉動後，色子所指示的輪盤扇區號不時變化，輪盤中止時色子所指示的輪盤上扇區號，即為本次輪盤賭所選中的個體號。

❸ 遺傳演算法的運算過程

遺傳操作是模擬生物基因遺傳的做法。在遺傳演算法中，通過編碼組成初始群體後，遺傳操作的任務就是對群體的個體按照它們對環境適應度(適應度評估)施加一定的操作，從而實現優勝劣汰的進化過程。從優化搜索的角度而言，遺傳操作可使問題的解，一代又一代地優化，並逼近最優解。
遺傳操作包括以下三個基本遺傳運算元(genetic operator):選擇(selection)；交叉(crossover)；變異(mutation)。這三個遺傳運算元有如下特點：
個體遺傳運算元的操作都是在隨機擾動情況下進行的。因此，群體中個體向最優解遷移的規則是隨機的。需要強調的是，這種隨機化操作和傳統的隨機搜索方法是有區別的。遺傳操作進行的高效有向的搜索而不是如一般隨機搜索方法所進行的無向搜索。
遺傳操作的效果和上述三個遺傳運算元所取的操作概率，編碼方法，群體大小，初始群體以及適應度函數的設定密切相關。 從群體中選擇優勝的個體，淘汰劣質個體的操作叫選擇。選擇運算元有時又稱為再生運算元(reproction operator)。選擇的目的是把優化的個體(或解)直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的，目前常用的選擇運算元有以下幾種：適應度比例方法、隨機遍歷抽樣法、局部選擇法。
其中輪盤賭選擇法 （roulette wheel selection）是最簡單也是最常用的選擇方法。在該方法中，各個個體的選擇概率和其適應度值成比例。設群體大小為n，其中個體i的適應度為，則i 被選擇的概率，為遺傳演算法
顯然，概率反映了個體i的適應度在整個群體的個體適應度總和中所佔的比例。個體適應度越大。其被選擇的概率就越高、反之亦然。計算出群體中各個個體的選擇概率後，為了選擇交配個體，需要進行多輪選擇。每一輪產生一個[0，1]之間均勻隨機數，將該隨機數作為選擇指針來確定被選個體。個體被選後，可隨機地組成交配對，以供後面的交叉操作。 在自然界生物進化過程中起核心作用的是生物遺傳基因的重組(加上變異)。同樣，遺傳演算法中起核心作用的是遺傳操作的交叉運算元。所謂交叉是指把兩個父代個體的部分結構加以替換重組而生成新個體的操作。通過交叉，遺傳演算法的搜索能力得以飛躍提高。
交叉運算元根據交叉率將種群中的兩個個體隨機地交換某些基因，能夠產生新的基因組合，期望將有益基因組合在一起。根據編碼表示方法的不同，可以有以下的演算法：
a)實值重組（real valued recombination）
1)離散重組（discrete recombination）
2)中間重組（intermediate recombination）
3)線性重組（linear recombination）
4)擴展線性重組（extended linear recombination）。
b)二進制交叉（binary valued crossover）
1)單點交叉（single-point crossover）
2)多點交叉（multiple-point crossover）
3)均勻交叉（uniform crossover）
4)洗牌交叉（shuffle crossover）
5)縮小代理交叉（crossover with reced surrogate）。
最常用的交叉運算元為單點交叉(one-point crossover)。具體操作是:在個體串中隨機設定一個交叉點，實行交叉時，該點前或後的兩個個體的部分結構進行互換，並生成兩個新個體。下面給出了單點交叉的一個例子：
個體A：1 0 0 1 ↑1 1 1 → 1 0 0 1 0 0 0 新個體
個體B：0 0 1 1 ↑0 0 0 → 0 0 1 1 1 1 1 新個體 變異運算元的基本內容是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。依據個體編碼表示方法的不同，可以有以下的演算法：
a)實值變異
b)二進制變異。
一般來說，變異運算元操作的基本步驟如下：
a)對群中所有個體以事先設定的變異概率判斷是否進行變異
b)對進行變異的個體隨機選擇變異位進行變異。
遺傳演算法引入變異的目的有兩個:一是使遺傳演算法具有局部的隨機搜索能力。當遺傳演算法通過交叉運算元已接近最優解鄰域時，利用變異運算元的這種局部隨機搜索能力可以加速向最優解收斂。顯然，此種情況下的變異概率應取較小值，否則接近最優解的積木塊會因變異而遭到破壞。二是使遺傳演算法可維持群體多樣性，以防止出現未成熟收斂現象。此時收斂概率應取較大值。
遺傳演算法中，交叉運算元因其全局搜索能力而作為主要運算元，變異運算元因其局部搜索能力而作為輔助運算元。遺傳演算法通過交叉和變異這對相互配合又相互競爭的操作而使其具備兼顧全局和局部的均衡搜索能力。所謂相互配合.是指當群體在進化中陷於搜索空間中某個超平面而僅靠交叉不能擺脫時，通過變異操作可有助於這種擺脫。所謂相互競爭，是指當通過交叉已形成所期望的積木塊時，變異操作有可能破壞這些積木塊。如何有效地配合使用交叉和變異操作，是目前遺傳演算法的一個重要研究內容。
基本變異運算元是指對群體中的個體碼串隨機挑選一個或多個基因座並對這些基因座的基因值做變動(以變異概率P.做變動)，(0，1)二值碼串中的基本變異操作如下：
基因位下方標有*號的基因發生變異。
變異率的選取一般受種群大小、染色體長度等因素的影響，通常選取很小的值，一般取0.001－0.1。 當最優個體的適應度達到給定的閾值，或者最優個體的適應度和群體適應度不再上升時，或者迭代次數達到預設的代數時，演算法終止。預設的代數一般設置為100-500代。

❹ 請問，關於用遺傳演算法進行輪盤賭的詳細方法,能否用白話教我因為里...

假如有n個數，即a1，a2，｀｀｀｀an，每件事發生的概率是p1fjnrp2，p3t｀｀｀pn，輪盤選擇即按其在輪盤占的比重選擇，例如a1占的比重是p1＆＃47；（p1＋p2＋｀｀｀pn）＝b1，依次算出，a2，a3的3951最後a1是依b1這么多的概率選擇，依次類推a2就按b2這么多的概率選擇，an按bn這么多的概率選擇zbf我是用自己的話說的，不知說清楚沒在網上找找關於遺傳演算法之類的書看看，裡面很詳細的。

❺ 輪盤的數字順序是什麼樣的

摘要 您好很高興為您解答，平均押注法相對來說風險比較小,因為每把的下注額固定,回報也固定。賭的是每把壓注你的命中概率為2/3,也就是在皮皮個數字中壓24個數字左右。而24個數字的選取則根據當前輪盤的歷史數據,選擇出現概率最大的24個數字或者數字所在的區間。這里的第一和第二中方式都是平注法,以希望在多次的壓注過程中對莊家取得領先