遗传算法中，（ ）体现了个体被选择的概率与其适应度值大小成比例
赌盘选择
举一反三
- 中国大学MOOC: 遗传算法中，（ ）体现了个体被选择的概率与其适应度值大小成比例。
- 遗传算法中，（ ）体现了个体被选择的概率与其适应度值大小成比例。 A: 赌盘选择 B: 排序 C: 最优保存策略 D: Boltzmann选择
- 遗传算法选择待交叉、变异的个体时常用如下策略：个体被选择的概率与其适应度值大小成比例。此策略可以通过（）实现。
- 遗传算法选择待交叉、变异的个体时常用如下策略：个体被选择的概率与其适应度值大小成比例。此策略可以通过（）实现。 A: 轮赌盘选择 B: 适应度排序 C: 染色体编码 D: 精英选拔法
- 简单遗传算法中选择算子采用轮盘赌选择方法，它的基本思想是各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。（ ）。
内容
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遗传算法中选择操作通过适应度选择优质个体而抛弃劣质个体，体现了“适者生存”的原理。（ ）
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遗传算法中适应度高的个体被选择的概率可能会低。
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遗传算法中，个体选择概率的常用分配方法有（ ） A: 适应度比例方法 B: 轮盘赌选择方法 C: 排序方法 D: 最佳个体保存方法
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在遗传算法的轮盘赌选择方法中，个体被选中的概率取决于该个体的 。 A: 相对适应度 B: 大小 C: 密度 D: 多少
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在轮盘赌选择法中，各个个体的选择概率和其（ ）成比例。 A: 变异概率 B: 适应度值 C: 交叉概率 D: 个体长度