轮盘选择，遗传算法

Question

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，导致父母和随后的孩子之间的概率均匀（至少非常接近），因此几乎随机选择正确从执行开始。 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什么） 这是一个我必须上交的 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案。提前谢谢，我知道这是一个非常模糊的问题，但我无法在任何地方获得信息。

Answer 1

事实证明，轮子选择对我来说不是一个好的选择。我最终使用了一个排名选择算法，它完全符合我对轮子选择的想法。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，即使与其他人相比，更健康的人的优势很小，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非常大的适应度值的情况。