计算包含在列表位置中的项目（遗传算法适应度）答案

【问题标题】：Calculating with items enclosed in list positions (genetic algorithms fitness)计算包含在列表位置中的项目（遗传算法适应度）
【发布时间】：2018-05-04 21:37:51
【问题描述】：

population = [[[0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1], [1], [0]],
 [[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1], [3], [1]],
 [[0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0], [4], [2]],
 [[1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0], [3], [3]]]

def ProbabilityList2(population):
    fitness = [chromosome[1] for chromosome in population]
    total_weight=sum(fitness)
    relative_fitness= [(chromosome[1]+1)/total_weight for chromosome in population]
    return (relative_fitness)

我正在尝试按照以下逻辑返回一个基于比例适应度值的列表：[[chromosome],[fitness],[counter]]。我想要做的就是为列表中的所有项目（个人）生成一个基于此操作的概率列表，但我收到错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'

我在使用字典之前解决了这个问题，但是在程序的循环过程中，我得到了重复的条目并且选择函数崩溃了，因为人口中的个体数量和概率（按位置索引）是不均匀的。关于如何以这种格式计算它的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list probability genetic-algorithm

【解决方案1】：

chromosome[1] 是一个列表。您可以使用chromosome[1][0] 访问它，或者将其存储在列表之外。 `

【讨论】：

【解决方案2】：

假设fitness 列表是人口适应度列表。因此，要获得适应度的总和，您必须通过循环遍历范围来获得其中的子列表的总和。

def ProbabilityList2(population):
    fitness = [ chromosome[1] for chromosome in population ]
    total_weight=0
    for i in range(len(fitness)):
        total_weight+=sum(fitness[i])

这将为您提供以下健身列表和总和

[[1], [3], [4], [3]] # fitness list
11                   # sum

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个功能：

def probabilityList2(population):    
    fitness = [chromosome[1][0] for chromosome in population]
    total_weight=sum(fitness)
    relative_fitness= [((chromosome[1][0])+1)/total_weight for chromosome in population]
    return relative_fitness


probabilityList2(population)

【讨论】：