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文档简介

必赢国际总结轮盘必赢概率算法设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用来保管n次选择的结果。技巧来自环球策略huanqbbs

1）第一种完成方法：能够想象一个转动的轮盘，留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时变化，轮盘中止时色子所指示的轮盘上扇区号，即为本次轮盘.所选中的个体号。fori=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

whilesumPs<sel

%终止条件为轮盘转动的位置超越色子位置

sumPs=sumPs+P(j)

%轮盘转动

j=j+1；

%轮盘指示位置

end

select(i)=j-1;

%轮盘中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求留意的是：上面的程序中，我们当然能够把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，这一结果越准确。

2）这种办法能够想象成往划分好扇区的轮盘里扔色子，事前生成一组满足平均散布的随机数，代表n次掷色子或者n个色子一同扔，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，留意这里r服从0、1之间平均散布fori=1:n

%第i次轮盘.

select(i)=n;

%本次轮盘.的结果初始化为n

forj=1:n

%轮盘开端转动

ifr(j)<=P(i)

%若色子停在轮盘第j扇区

select(i)=j;%则第i次轮盘.的结果为j

break;

%第i次轮盘.完毕end%~第i次轮盘.完毕

end%~第i次轮盘.完毕end%n次轮盘完毕%%%%%%%%%%%%%下面为完好的matlab程序完成%%%%%%%%%%%%%%%

functionSelect=Roulette(P,num)

%:按轮盘.战略选择下一点,返回num次轮盘.结果%:第一种轮盘.办法,精度很低,

%m=length(P);

%Select=zeros(1,num);

%fori=1:num

%

Select(i)=m;%初始化为最后一个

%

forj=1:m%:按概率选择

%

ifP(j)>rand()

%

Select(i)=j;

%

break;

%

end

%

end

%end%:第二种轮盘.办法,精度较高

m=length(P);

Select=zeros(1,num);

r=rand(1,num);

fori=1:num

sumP=0;

j=ceil(m*rand);%产生1~m之间的随机整数

whilesumP<r(i)

sumP=sumP+P(mod(j-1,m)+1);

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