uniform crossover(均匀交叉)，遗传算法(Genetic Algorithm,GA)，python

假设有双亲p1和p2的二进制基因染色体表达，子代的基因以等概率（50%）来自双亲中之一，如图：

import random# 双亲染色体
p1 = [1, 0, 0, 1, 1]
p2 = [0, 0, 1, 1, 0]def uniform_crossover():c = []  # 子代for i in range(len(p1)):r = random.randint(1, 2)  # 等概率产生1和2if r == 1:  # 如果是1，则取p1[i]c.append(p1[i])if r == 2:  # 如果是2，则取p2[i]c.append(p2[i])print(c)if __name__ == '__main__':for i in range(10):uniform_crossover()

运行输出：

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的轮盘赌选择，python_zhangphil的博客-CSDN博客程序跑了10次，每一次在rws()函数中产生一个随机概率数值r，然后在rws()函数内部比较r与累积概率的大小，确定被选中的概率是p[?输出结果证实了我们的猜想，p[1]=0.49被选中的概率最高，在10次的随机筛选中，p[1]=0.49被选中了4次(4/10)。显然，p(s2)=0.49概率最大，被选中的概率最高。遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的轮盘赌选择，python。一个简单的例子说明在遗传算法中使用的轮盘赌方法。https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/128906624

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