有人能提供用于轮盘赌选择函数的伪代码吗？我该如何实现以下公式： 我并不真正理解如何阅读这个数学符号。我从未学习过概率或统计学。

我想知道在商业代码中使用遗传算法的情况有多普遍。 我一直认为某些类型的调度器可以从遗传算法引擎中受益，作为主算法的补充。

我希望能够简单解释一下遗传算法和遗传编程的区别（不要使用过多的编程术语）。最好能提供一些例子。 据说在遗传编程中，解决方案是计算机程序。而遗传算法则将解决方案表示为数字字符串。还有其他的区别吗？

我想要自动将一张古代手写文本图像按行（未来还需按单词）进行划分。 首先，显而易见的是对图像进行预处理... 我只是使用了简单的数字化方法（基于像素亮度）。之后，我将数据存储到二维数组中。 接下来显而易见的是分析二进制数组。 我的第一个算法非常简单——如果数组的一行中有更多的黑色像素，...

进化编程似乎是解决许多优化问题的好方法。这个想法非常简单，实现也不困难。 我想知道是否有办法在Ruby/Python脚本（或任何其他语言）中通过进化方式创建程序？ 这个想法很简单： 创建一组程序种群 执行遗传操作（轮盘选择或任何其他选择），从最佳程序中继承等等，创建新程序 重复步骤2直...

我已经阅读了几本书的介绍部分以及关于这两个主题的几篇论文，我认为这两种方法基本上是完全相同的。 话虽如此，我还没有时间深入研究这些主题，所以我可能是错的。 遗传算法和进化策略之间有什么区别？ 它们有什么不同之处，又有哪些相似之处？

遗传算法或遗传规划中的交叉概率和变异概率是什么？有人能够从实现的角度解释一下吗？

有几个事件，每个事件都有多个会议时间。我需要找到一种会议时间的安排，使得每个日程表都恰好包含每个给定的事件一次，并使用每个事件的多个会议时间之一。 我可以使用蛮力方法，但那很少是最佳解决方案。我更希望能够阅读相关资料的链接，或者只是一个我可以在谷歌上搜索的名字。

给定一张图片和一组标签，这些标签附着在图片上的特定点上。我正在寻找一种算法，将标签布局到图片的两侧，并满足一定的约束条件（每侧标签数量大致相同，标签大致等距离，将标签与它们各自的点连接起来，不交叉）。 现在，一个近似的解决方案通常可以通过按Y坐标（它们所指向的点的坐标）对标签进行排序来很容易...

我已经实现了许多遗传算法来解决各种问题。然而，我仍然怀疑交叉/重组的有用性。 通常在实现交叉之前，我先实现变异。在实现交叉之后，与仅使用变异并引入每个代中的一些随机个体以确保基因多样性相比，我通常不会看到生成良好的候选解的速度显着提高。 当然，这可能归因于交叉函数和/或概率选择不当，但我希...