coldstar622 发表于 2006-9-12 16:42

轮盘赌算法-Roulette-matlab版

设P(i),其中i=1..n,为n个个体被选择的概率,在轮盘上表示为所占扇区的面积百分比,这里显然sum(P)=1。select用来保存n次选择的结果。


1) 第一种实现办法:可以想象一个转动的轮盘,注意这里轮盘最多只转一圈。每次转轮盘前,把色子随机放到轮盘外缘的某处,即色子不随轮盘转动,以一个随机数sel代表它所处的位置。轮盘转动后,色子所指示的轮盘扇区号不断变化,轮盘停止时色子所指示的轮盘上扇区号,即为本次轮盘赌所选中的个体号。

for i = 1:n%第i次掷色子

       sel = rand;   %产生一个0、1之间的随机数,代表色子在轮盘外缘所指示的位置

       sumPs = 0;%轮盘初始转动的位置,从0变化到1

       j = 1;%轮盘初始指示的位置

       while sumPs<sel%终止条件为轮盘转动的位置超过色子位置

            sumPs = sumPs + P(j)%轮盘转动

            j = j + 1;%轮盘指示位置

       end

       select(i) = j-1;%轮盘停止时色子停留位置所指示的个体

end%循环终了,会对轮盘上由P所划分出来的n个区间产生n次随机选择,扇区越大,该扇区被选中的几率也越大

还需要注意的是:上面的程序中,我们当然可以把n改成2*n或者10*n,产生的结果都是“个体概率所表示扇区越大,该个体被选中的几率也越大”,并且随着实验次数的增大,这一结果越精确。


2)这种方法可以想象成往划分好扇区的轮盘里扔色子,事先生成一组满足均匀分布的随机数,代表n次掷色子或者n个色子一起扔,轮盘不动,色子所在区域为选择结果。

r = rand(1,n)%预先产生n个色子的位置,注意这里r服从0、1之间均匀分布

for i = 1:n%第i次轮盘赌

       select(i) = n;%本次轮盘赌的结果初始化为n

       for j = 1:n%轮盘开始转动

            if r(j) <=P(i)%若色子停在轮盘第j扇区

                     select(i) = j; %则第i次轮盘赌的结果为j

                     break;%第i次轮盘赌结束

end %~第i次轮盘赌结束

       end %~第i次轮盘赌结束

end %n次轮盘赌结束

%%%%%%%%%%%%%下面为完整的matlab程序实现%%%%%%%%%%%%%%%
function Select=Roulette(P,num)
%:按轮盘赌策略选择下一点,返回num次轮盘赌结果

%:第一种轮盘赌方法,精度很低,
% m = length(P);
% Select = zeros(1,num);
% for i=1:num
%   Select(i) = m;% 初始化为最后一个
%   for j=1:m %:按概率选择
%         if P(j)>rand()
%             Select(i)=j;
%             break;
%         end
%   end
% end

%:第二种轮盘赌方法,精度较高
m = length(P);
Select = zeros(1,num);
r = rand(1,num);
for i=1:num
    sumP = 0;
    j = ceil(m*rand); %产生1~m之间的随机整数
    while sumP < r(i)
      sumP = sumP + P(mod(j-1,m)+1);
      j = j+1;
    end
    %Select(i) = mod(j-1,m)+1-1;
    Select(i) = mod(j-2,m)+1;
end

% 本程序中轮盘赌方法的准确程度可由如下程序验证
% P=rand(10,1);
% P=P./sum(P);
% Select=Roulette(P,1e6);
% for i=1:10
%   Ps(i)=(sum(Select==i)/1e6);
% end
%:最后验证该轮盘赌方法准确程度
%:比较P和Ps差异大小,例如sum((P-Ps).^2),数值越小,模拟结果越好!

[ 本帖最后由 coldstar622 于 2006-9-12 19:07 编辑 ]

b029914 发表于 2006-10-23 10:35

谢谢

对我这样的新人看了还是满有用的,支持下,以后多发点这样的东西,容易懂
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