Lisp 轮盘赌轮选择示例说明

我有一个关于轮盘赌轮盘选择的lisp程序，我试图理解它背后的理论，但我什么都不懂。
如何计算所选strng的适合度？
例如，如果我有一个字符串01101，它们是如何得到适合度值169的

是01101的二进制编码计算为13，所以我将值平方，得到的结果是169吗

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这听起来很蹩脚，但不知何故，我通过这样做得到了正确的答案。

因此，你的健身功能是

F=X^2

轮盘赌轮盘计算个体（字符串）所占整体的比例（根据其适合度），然后用于为下一代随机选择一组字符串

建议您多读几遍。

给定问题的“适应度函数”是任意选择的（通常），请记住，随着“适应度”指标的提高，解决方案应接近最优。例如，对于目标是最小化正值的问题，

F（x）

的自然选择是

1/x

对于手头的问题，似乎给出了适应度函数为

F（x）=val（x）*val（x）

，尽管不能仅从（x，F（x））的单个值对中确定

轮盘赌轮选择是一种常用的基于适应度的伪随机选择方法。如果你曾经玩过轮盘赌或看过《命运之轮》，这很容易理解

让我们考虑最简单的情况，其中<代码> f（x）＝Valx（x），

假设我们有四个值，

1,2,3和4

这意味着这些“个体”分别具有适合性

1、2、3和4

。现在，单个“x1”的选择概率计算为

F（x1）/（所有F（x）的总和）

。也就是说，由于拟合的总和为

10

，因此选择的概率分别为

0.1,0.2,0.3和0.4

现在，如果我们从累积的角度考虑这些概率，X的值将被映射到下列概率范围：

1 ---> (0.0, 0.1]
2 ---> (0.1, (0.1 + 0.2)] ---> (0.1, 0.3]
3 ---> (0.3, (0.1 + 0.2 + 0.3)] ---> (0.3, 0.6]
4 ---> (0.6, (0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.4)] ---> (0.6, 1.0]

也就是说，生成的均匀分布随机变量的实例，例如位于标准化区间内的

R

，

（0，1]

，位于

4

对应区间内的可能性是

1

对应区间内的四倍

换言之，假设您旋转一个轮盘式结构，每个

x

分配一个扇区，扇区面积与其各自的

F（x）

值成比例，则指示器在任何给定扇区停止的概率与

F（x）值成正比

对于该

x