matlab ga中的随机均匀步长

Question

我正在尝试理解他文档中描述的随机统一选择算法：https://se.mathworks.com/help/gads/genetic-algorithm-options.html

ga 默认选择函数 Stochastic uniform 布置一条线，其中每个父级对应于长度与其缩放值成比例的线段。该算法以相同大小的步长沿线移动。在每一步，算法都会从它所在的部分分配一个父级。第一步是一个小于步长的均匀随机数。

就我自己而言，上述文档可以用两种方式解释：

1. 最初会选择一个随机数 x，所有后续“步骤”只是它的倍数。

   Step size: 1 
   Random x e.g. 0.5 
   Location on line: 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5 
   

2. 算法以固定的步长沿线移动，并且每次添加一个随机 x

   Fixed Step size: 1 
   Random x varies all the time but < 1
   Location on line: 1.1, 2.3, 3.2, 4.5, 5.1 
   

1 号面临的问题是，如果选择的随机值太小，则只会选择最合适的个体，因为我们根本不会沿着这条线移动。那么第二种解释正确吗？

据我了解，缩放后的适应度值加起来等于将生成的父级计数，因此 步长 不总是 1，因为我们可以完全适应尽可能多的步长 * 父级需要就行？

Answer 1

这是第三种解释供您考虑。该算法以固定的步长沿线移动。但是，起点小于步长。

Fixed step size: 1
Randomly chosen start: 0.32
Locations on line: 0.32 1.32 2.32 3.32 4.32 5.32

通过使用固定的步长，算法可以准确地知道将选择多少父母。例如，如果行长 100 个单位，步长为 1，则将选择恰好 100 个父代。但是选择哪个父母是由随机起点决定的。

这假设在每个长度为 1 的区间中有多个父母可供选择。最适合的个体的缩放长度小于 1。