Scelta della ruota della roulette per minimizzare la funzione

Question

This question answers pseudocode for roulette wheel selection. Ma è un problema di massimizzazione. Ma il mio problema è minimizzare il valore della funzione fitness. Ciò significa che le persone con una bassa forma fisica ottengono maggiori probabilità di essere selezionate rispetto alle persone con una buona forma fisica. Come posso implementarlo?

Grazie in anticipo.

Answer 1

import java.util.Random; 
import java.util.Arrays; 
import java.util.Comparator; 

class MyComparator implements Comparator 
{ 
    public int compare(Object o1, Object o2) 
    { 
     Number n1 = (Number) o1; 
     Number n2 = (Number) o2; 

     if(n1.jump > n2.jump) 
     { 
      return 1; 
     } 
     else if(n1.jump < n2.jump) 
     { 
      return -1; 
     } 
     else 
     { 
      return 0; 
     } 
    } 
} 


class Number 
{ 
    public double i; 
    public int pos; 
    public double jump = 0; 


    public Random r = new Random(); 

    public Number(int pos) 
    { 
     this.pos = pos; 

     i = r.nextInt(); 
    } 
} 


public class Temp 
{ 
    public static void main(String[] args) 
    { 
     Number[] n = new Number[50]; 

     double total = 0; 

     for(int i=0; i<50; i++) 
     { 
      n[i] = new Number(i); 

      total += n[i].i; 
     } 

     for(int i=0; i<50; i++) 
     { 
      n[i].jump = n[i].i/total; 
     } 


     Arrays.sort(n, new MyComparator());  

     for(int i=0; i<50; i++) 
     { 
      System.out.print(n[i].pos + ", "); 
     } 

     System.out.println(); 

     for(int i=0; i<50; i++) 
     { 
      n[i].jump = n[i].i/total; 
      n[i].jump = 1-n[i].jump; 
     } 

     Arrays.sort(n, new MyComparator());  

     for(int i=0; i<50; i++) 
     { 
      System.out.print(n[i].pos + ", "); 
     } 

     System.out.println(); 
    } 
} 

Nel precedente esempio, dicono Numero classe è la classe individuale, i è il fitness, salto è la probabilità di essere selezionato come genitore. Inizialmente calcoliamo la probabilità di essere selezionati come genitore come prima. In questa fase, una maggiore idoneità avrà una probabilità maggiore. Quindi sottraiamo la probabilità da 1. Ciò dà al fitness più basso una maggiore idoneità individuale (pseudo forma fisica per la scelta). Ora ricalcolare la probabilità. Vedi, l'ordine dell'essere è totalmente invertito.

Answer 2

Utilizzare lo stesso algoritmo ma fare la proporzione di ogni singolo = maxfitness - fitness

Answer 3

La ruota della roulette non può essere utilizzata per la riduzione al minimo a causa del ridimensionamento. Inoltre, non può essere usato anche quando ci sono fitness negativi o nulli perché la loro probabilità sarebbe negativa o nulla.

Come suggerito da Larry, è possibile utilizzare la normalizzazione locale sottraendo, alla massima idoneità della propria popolazione, l'idoneità di ciascun individuo, ma ancora una volta sarà necessario correggere l'idoneità massima in modo che non abbia una probabilità nullo.

Ti suggerisco di utilizzare una selezione di torneo che è stata dimostrata più volte meglio della roulette.

Answer 4

Potrebbe essere troppo tardi ma, non è consigliabile il max_fitness - fitness poiché si perdono gli elementi peggiori (possono aiutare per l'esplorazione). Invece puoi fare una sorta di inversione.

def roulette_selection(population): 
    fs = [fitness(i) for i in population] 
    sum_fs = sum(fs) 
    max_fs = max(fs) 
    min_fs = min(fs) 
    p = random()*sum_fs 
    t = max_fs + min_fs 
    choosen = population[0] 
    for i in population: 
     if MAXIMIZATION: 
      p -= fitness(i) 
     elif MINIMIZATION: 
      p -= (t - fitness(i)) 
     if p < 0: 
      choosen = i 
      break 
    return choosen 

Answer 5

Modificare il fitness per fitness_new = 1/fitness_old e si ha di nuovo problema di massimizzazione. Se fitness_old = 0 è possibile, aggiungi 1 al denominatore per evitare una divisione per zero.