回答編集履歴
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CHANGED
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@@ -20,7 +20,7 @@
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new_population = []
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# probeの総和を1にするためにfitnessの合計値を求めておく
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s = sum(u.fitness for u in population)
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-
# fitnessから求めた population各個体の
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+
# fitnessから求めた population各個体の選出確率のリスト（重みリスト）
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prob = [p.fitness/s for p in population]
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for i in range(len(population)):
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sub_population = np.random.choice(population,size=M,replace=False,p=prob)
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CHANGED
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@@ -14,13 +14,15 @@
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# 追記
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M個を重複なしで、かつfitness に応じて優先的に選出したい（fitness大ならば選出確率大）という場合、
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random.sample の重み付き版である `numpy.random.choice(replace=false, p=重みリスト)`を使ってみてはいかがでしょうか。
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+
（非復元重み付きランダムサンプリング）
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```python
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def select(population,M):
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new_population = []
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# probeの総和を1にするためにfitnessの合計値を求めておく
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s = sum(u.fitness for u in population)
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+
# fitnessから求めた population各個体のの選出確率のリスト（重みリスト）
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+
prob = [p.fitness/s for p in population]
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for i in range(len(population)):
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-
prob = [p.fitness/s for p in population]
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sub_population = np.random.choice(population,size=M,replace=False,p=prob)
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best = min(sub_population,key=lambda tree:tree.fitness)
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new_population.append(deepcopy(best))
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追記
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@@ -11,3 +11,44 @@
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sub_population = random.choices(population, weights=(1/p.fitness for p in population), k=M)
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```
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+
# 追記
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+
M個を重複なしで、かつfitness に応じて優先的に選出したい（fitness大ならば選出確率大）という場合、
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+
random.sample の重み付き版である `numpy.random.choice(replace=false, p=重みリスト)`を使ってみてはいかがでしょうか。
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+
```python
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+
def select(population,M):
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+
new_population = []
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+
# probeの総和を1にするためにfitnessの合計値を求めておく
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+
s = sum(u.fitness for u in population)
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22
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+
for i in range(len(population)):
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+
prob = [p.fitness/s for p in population]
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+
sub_population = np.random.choice(population,size=M,replace=False,p=prob)
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+
best = min(sub_population,key=lambda tree:tree.fitness)
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+
new_population.append(deepcopy(best))
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+
return new_population
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+
```
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+
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+
numpyを使わない場合は下記のような形で。
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+
```python
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+
def select(population,M):
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+
new_population = []
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+
for i in range(len(population)):
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+
sub_population = []
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+
# 選出用populationのインデックスとfitnessのペアを格納したプール
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+
pool = [[idx, p.fitness] for idx,p in enumerate(population)]
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+
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+
# M個選出するためにM回繰り返す
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+
for _ in range(M):
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+
# 現在のプールの重みリスト
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+
w = [p[1] for p in pool]
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+
# 重み付き確率に応じて選出プールから1個選出する
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+
selected = random.choices(pool, weights=w, k=1)[0]
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+
sub_population.append(population[selected[0]])
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+
# 選出された個体の重みをゼロにして選出対象外とする
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+
selected[1]=0
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+
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+
best = min(sub_population,key=lambda tree:tree.fitness)
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+
new_population.append(deepcopy(best))
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+
return new_population
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+
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+
```
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+
※いずれにしても計算は重くなります。
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追記
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CHANGED
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@@ -6,8 +6,8 @@
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6
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```
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8
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fitnessが小さいものを優先するのであれば下記のようになるかと
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-
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+
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```py
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sub_population = random.choices(population, weights=(1/p.fitness for p in population), k=M)
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```
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-
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13
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+
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追記
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CHANGED
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@@ -2,6 +2,12 @@
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https://docs.python.org/ja/3.10/library/random.html#random.choices
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random.choices()関数の引数 weights に各要素の重みを指定することで、相対的な重みに基づいて要素が選ばれます。
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```py
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-
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sub_population = random.choices(population, weights=(p.fitness for p in population), k=M)
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```
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+
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8
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+
fitnessが小さいものを優先するのであれば下記のようになるかと
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+
```
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+
```py
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+
sub_population = random.choices(population, weights=(1/p.fitness for p in population), k=M)
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+
```
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+
```
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2
test
CHANGED
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@@ -3,5 +3,5 @@
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3
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random.choices()関数の引数 weights に各要素の重みを指定することで、相対的な重みに基づいて要素が選ばれます。
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```py
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5
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-
sub_population = random.choices(population, weights=(p.fitness for p in population), k=M)
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+
sub_population = random.choices(population, weights=(p.fitness for p in population), k=M)
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```
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1
test
CHANGED
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@@ -3,5 +3,5 @@
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random.choices()関数の引数 weights に各要素の重みを指定することで、相対的な重みに基づいて要素が選ばれます。
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4
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```py
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5
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-
random.choices(population, weights=(p.fitness for p in population), k=M))
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+
sub_population = random.choices(population, weights=(p.fitness for p in population), k=M))
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```
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