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:

  1. 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)

  2. 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。

  3. 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:

  1. 更小的复杂度,无需对所有适应度进行排序处理
  2. 不易陷入局部最优点
  3. 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);
    else
        Sel(i) = temp(2);
    end
end

Sel = Sel'

结果分析:

Fit =
    0.3103
    0.3289
    0.2767
    0.3893
    0.2800
    0.4601
    0.3739
    0.4023
    0.4171
    0.6204
Sel =
     7
     7
     4
    10
     9
     6
     8
     3
     7
     9

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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