遗传算法秩选择的困惑
Confusion about Rank Selection for Genetic Algorithms
我看过其他关于遗传算法等级选择的 SO 问题，但我仍然感到困惑。我还没有真正看到这个问题的答案，或者我只是不明白：使用排名选择时，排名的人口是多少？我看到一些答案说它适合，其他人说它不是。如果有可能获得一段代码以便我更好地理解这一点，将不胜感激。如果还有任何其他问题，我可以回答它们以提供清晰度。谢谢
编辑：我试图解决的情况是我有一个字符串，我需要程序才能正确（我知道它是什么并且已经对其进行了硬编码）
该代码片段（适应度函数）完全取决于应用程序。它真正定义了选择过程。想象一个玩五张牌抽奖（扑克）的简单程序。每个候选者都是一个算法，决定替换哪些卡片。
适应度函数可能会这样工作：(1) 移除指定的卡片。 (2) 重复 100 次试验：更换牌并计算结果牌的强度。 (3) return 100 次试验的平均值。
该平均值作为算法排名的适应性度量。
这样是不是有点明白了？
跟进
这意味着您必须选择相似度指标。你会想要一个完全匹配的独特的东西，并且随着你离正确答案越来越远而优雅地降级。简单搜索即可找到 popular ones.
我看过其他关于遗传算法等级选择的 SO 问题，但我仍然感到困惑。我还没有真正看到这个问题的答案，或者我只是不明白：使用排名选择时，排名的人口是多少？我看到一些答案说它适合，其他人说它不是。如果有可能获得一段代码以便我更好地理解这一点，将不胜感激。如果还有任何其他问题，我可以回答它们以提供清晰度。谢谢
编辑：我试图解决的情况是我有一个字符串，我需要程序才能正确（我知道它是什么并且已经对其进行了硬编码）
该代码片段（适应度函数）完全取决于应用程序。它真正定义了选择过程。想象一个玩五张牌抽奖（扑克）的简单程序。每个候选者都是一个算法，决定替换哪些卡片。
适应度函数可能会这样工作：(1) 移除指定的卡片。 (2) 重复 100 次试验：更换牌并计算结果牌的强度。 (3) return 100 次试验的平均值。
该平均值作为算法排名的适应性度量。
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