锦标赛选择算法及 matlab 实现

锦标赛选择（Tournament Selection）

每次从种群中取一定数量（n）的个体(放回抽样)，选择其中适应度较好的进入子代种群。重复该操作直到种群规模到和原来的种群规模一样。几元锦标赛就代表一次性从总体中抽取几个个体，然后从中选择最优的个体保留到下一代种群。

步骤如下：

确定每次选择的个体数量N。（二元锦标赛选择即选择2个个体）
从种群中随机选择N个个体(每个个体被选择的概率相同) ，根据每个个体的适应度值，选择其中适应度值最好的个体进入下一代种群。
重复步骤(2)多次（重复次数为种群的大小），直到新的种群规模达到原来的种群规模。

优点：

更小的复杂度，无需对所有适应度进行排序处理
不易陷入局部最优点
易于并行化处理

代码如下：

% Tournament 本次使用二元锦标赛选择，即每次选择两个个体
clear
clc% 设置种群大小为10，其适应度值Fit，使用随机函数生成，取值范围[0,1]
Fit = rand(10,1)
% 选择的个体索引
Sel = []；for i = 1:length(Fit)% 随机选择两个个体temp = randi(10,1,2);    % 比较这两个个体的适应度值大小，选择大的if Fit(temp(1)) >= Fit(temp(2))Sel(i) = temp(1);elseSel(i) = temp(2);end
endSel = Sel'

结果分析：

Fit =0.31030.32890.27670.38930.28000.46010.37390.40230.41710.6204
Sel =77410968379

选择最多的是第7个个体，其适应度值为 0.3739。

与轮盘赌选择结果不一样~~

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代码如下：

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