轮盘赌选择，遗传算法
Roulette wheel selection, Genetic Algorithm
我正在为 WHPP 调度问题的遗传算法解决方案实施轮盘赌选择算法。
我 运行 遇到的问题是初始种群（随机生成）以非常相似（非常低）的适应度值开始，导致 parents 和随后的概率均匀（至少非常接近）他们 children 因此从执行开始就几乎是随机选择。
问题是我该怎么做？我是否应该找到另一种评估人口的方法，以便他们中最好的人有更高的机会被选中？还是我生成初始种群的方式不应该产生统一的适应度值？（这意味着我从一开始就做错了）
这是我必须交的AI作业，由于某种原因我无法从教学人员那里得到直接的答复。提前致谢，我知道这是一个非常模糊的问题，但我无法从任何地方获得信息。
事实证明，车轮选择对我来说不是一个好的选择。我最终使用了一种等级选择算法，它完全符合我对车轮选择的想法。也就是说，它根据适应度值分配等级，然后您可以据此计算概率。
这样，更健康的人即使比其他人有很小的优势，也能获得更好的机会。您还可以使用偏差乘数变量来控制他们将拥有多少优势。这也适用于某些个体与其他个体相比具有极大适应值的情况。
我正在为 WHPP 调度问题的遗传算法解决方案实施轮盘赌选择算法。 我 运行 遇到的问题是初始种群（随机生成）以非常相似（非常低）的适应度值开始，导致 parents 和随后的概率均匀（至少非常接近）他们 children 因此从执行开始就几乎是随机选择。 问题是我该怎么做？我是否应该找到另一种评估人口的方法，以便他们中最好的人有更高的机会被选中？还是我生成初始种群的方式不应该产生统一的适应度值？（这意味着我从一开始就做错了） 这是我必须交的AI作业，由于某种原因我无法从教学人员那里得到直接的答复。提前致谢，我知道这是一个非常模糊的问题，但我无法从任何地方获得信息。
事实证明，车轮选择对我来说不是一个好的选择。我最终使用了一种等级选择算法，它完全符合我对车轮选择的想法。也就是说，它根据适应度值分配等级，然后您可以据此计算概率。 这样，更健康的人即使比其他人有很小的优势，也能获得更好的机会。您还可以使用偏差乘数变量来控制他们将拥有多少优势。这也适用于某些个体与其他个体相比具有极大适应值的情况。