遺傳演算法選擇操作

一、根據適應度函數選擇

遺傳演算法是一種基於自然選擇和基因重組的搜索演算法。在遺傳演算法中，適應度函數是一種衡量個體適應程度的方法。在選擇操作的過程中，適應度函數是一個非常重要的參考因素。在選擇操作中，可以根據適應度得分來計算每個個體的選擇概率，從而選擇優秀的個體進行進一步的遺傳操作。

def selection(population, fitness_values):
    """
    通過輪盤賭選擇演算法進行選擇
    :param population: 種群
    :param fitness_values: 適應度函數值
    :return: 返回被選擇的個體
    """
    population_size = len(population)
    selected = []
    sum_of_fitness_values = sum(fitness_values)
    probabilities = [fitness / sum_of_fitness_values for fitness in fitness_values]
    cumulative_probabilities = [sum(probabilities[:i+1]) for i in range(population_size)]
    for i in range(population_size):
        r = random.random()
        for j in range(population_size):
            if r <= cumulative_probabilities[j]:
                selected.append(population[j])
                break
    return selected

二、輪盤賭選擇演算法

輪盤賭演算法是一個常用的基於選擇概率進行選擇的演算法。它的選擇原則是，每一個個體都按照其適應度值，被賦予一定的選擇概率。這些選擇概率按照大小關係，被放置在一個輪盤上。根據該輪盤上的概率來進行選擇。

def roulette_wheel_selection(population, fitness_values):
    """
    通過輪盤賭選擇演算法進行選擇
    :param population: 種群
    :param fitness_values: 適應度函數值
    :return: 返回被選擇的個體
    """
    population_size = len(population)
    selected = []
    sum_of_fitness_values = sum(fitness_values)
    probabilities = [fitness / sum_of_fitness_values for fitness in fitness_values]
    cumulative_probabilities = [sum(probabilities[:i+1]) for i in range(population_size)]
    for i in range(population_size):
        r = random.random()
        for j in range(population_size):
            if r <= cumulative_probabilities[j]:
                selected.append(population[j])
                break
    return selected

三、競標賽選擇演算法

競標賽選擇演算法是一種簡單有效的遺傳演算法選擇操作方法。它的核心思想是，在所有的個體中，任選幾個個體進行比較，選出適應度值最高的個體，用於遺傳操作。這樣，經過若干輪選擇，能夠有效地保留優秀個體。

def tournament_selection(population, fitness_values, tournament_size):
    """
    使用競標賽選擇演算法進行選擇
    :param population: 種群
    :param fitness_values: 適應度函數值
    :param tournament_size: 競標賽的大小
    :return: 返回被選擇的個體
    """
    population_size = len(population)
    selected = []
    for i in range(population_size):
        competitors = random.sample(range(population_size), tournament_size)
        competitors_fitnesses = [fitness_values[j] for j in competitors]
        winner = max(competitors_fitnesses)
        index = competitors[competitors_fitnesses.index(winner)]
        selected.append(population[index])
    return selected

四、隨機選擇演算法

隨機選擇演算法是一種簡單的選擇演算法。它的核心思想是，隨機選擇種群中的一個個體，來進行遺傳操作。雖然這種選擇演算法不會對個體進行適應程度的評估和篩選，但是通過適當的控制，可以有效地避免出現早熟現象。

def random_selection(population):
    """
    使用隨機選擇演算法進行選擇
    :param population: 種群
    :return: 返回隨機選擇的個體
    """
    population_size = len(population)
    index = random.randint(0, population_size - 1)
    return population[index]

五、Elitist選擇演算法

Elitist選擇演算法是一種選擇演算法，它的核心思想是，保留種群中適應度最好的若干個個體，不參與遺傳操作，以便能夠保持種群的優良性，避免過早的收斂。

def elitist_selection(population, fitness_values, elite_size):
    """
    使用Elitist選擇演算法進行選擇，保留適應度最好的若干個個體
    :param population: 種群
    :param fitness_values: 適應度函數值
    :param elite_size: 保留的個體數量
    :return: 返回被選擇的個體
    """
    population_size = len(population)
    indices = sorted(range(population_size), key=lambda i: fitness_values[i], reverse=True)[:elite_size]
    selected = [population[i] for i in indices]
    return selected