Другие ответы, кажется, предполагают, что Вы пытаетесь реализовать игру рулетки. Я думаю, что Вы спрашиваете о выборе колеса рулетки в эволюционных алгоритмах.

Вот некоторый код Java , который реализует выбор колеса рулетки.

Предполагают, что у Вас есть 10 объектов для выбора из, и Вы выбираете путем генерации случайного числа между 0 и 1. Вы делите диапазон от 0 до 1 в десять неперекрывающихся сегментов, каждый пропорциональный фитнесу одного из этих десяти объектов. Например, это могло бы быть похожим на это:

0 - 0.3 is item 1
0.3 - 0.4 is item 2
0.4 - 0.5 is item 3
0.5 - 0.57 is item 4
0.57 - 0.63 is item 5
0.63 - 0.68 is item 6
0.68 - 0.8 is item 7
0.8 - 0.85 is item 8
0.85 - 0.98 is item 9
0.98 - 1 is item 10

Это - Ваше колесо рулетки. Ваше случайное число между 0 и 1 является Вашим вращением. Если случайное число 0.46, то выбранный объект является объектом 3. Если это 0.92, то это - объект 9.

Существует 2 шага к этому: Сначала создайте массив со всеми значениями на колесе. Это может быть 2 размерными массивами с цветом, а также числом, или можно принять решение добавить 100 к красным числам.

затем просто генерируют случайное число между 0 или 1 (в зависимости от того, начинает ли Ваш язык нумеровать индексы массива от 0 или 1), и последний элемент в Вашем массиве.

Большинство языков имеет встроенные функции случайного числа. В VB и VBScript функция RND(). В JavaScript это Math.random()

Выборка значение от того положения в массиве, и у Вас есть свое случайное число рулетки.

Заключительное примечание : не забывайте отбирать свой генератор случайных чисел, или Вы получите ту же последовательность ничьих каждый раз, когда Вы запускаете программу.

Ну, для американского колеса Рулетки Вы испытываете необходимость для генерации случайного целого числа между 1 и 38. Существует 36 чисел, 0 и 00.

Одна из больших вещей рассмотреть, тем не менее, - то, что в американской рулетке, их много различных пари, которые могут быть заключены. Единственная ставка может покрыть 1, 2, 3, 4, 5, 6, два различных 12, или 18. Можно хотеть создать список списков, где каждое число имеет дополнительный flages, чтобы упростить это или сделать все это в программировании.

, Если бы я реализовывал его в Python, я просто создал бы Кортеж 0, 00, и 1 - 36 и использовал бы random.choice () для каждого вращения.

Генератор случайных чисел псевдо код

• добавляет, что тот к последовательному счетчику
• добирается, текущее значение последовательного счетчика
• добавляют, что встречное значение компьютерным количеством галочки или некоторое другое маленькое значение таймера интервала
• дополнительно добавляют, что дополнительные числа, как число от внешней части аппаратных средств как плазменный генератор или некоторый другой тип несколько случайных явлений
• делятся, результат очень большим простым числом 359334085968622831041960188598043661065388726959079837, например
• заставляют некоторые цифры от крайней правой из десятичной точки результата
• использование эти цифры как Использование случайного числа

цифры случайного числа создавать случайные числа между 1 и 38 (или 37 европейцев) для рулетки.

Сначала сгенерируйте массив назначенных вами процентов, скажем p [1..n] and assume the total is the sum of all the percentages.

Then get a random number between 1 to total, let's say r

Now, the algorithm in lua:

local  c  =  0
for i = 1,n do
    c = c + p[i]
    if r <= c then
        return i
    end
end

Это предполагает некоторый класс «Классификатор», который имеет только условие String, сообщение String и двойную силу. Просто следуйте логике.

- Пол

public static List<Classifier> rouletteSelection(int classifiers) {
    List<Classifier> classifierList = new LinkedList<Classifier>();
    double strengthSum = 0.0;
    double probabilitySum = 0.0;

    // add up the strengths of the map
    Set<String> keySet = ClassifierMap.CLASSIFIER_MAP.keySet();
    for (String key : keySet) {
        /* used for debug to make sure wheel is working.
        if (strengthSum == 0.0) {
        ClassifierMap.CLASSIFIER_MAP.get(key).setStrength(8000.0);
        }
         */
        Classifier classifier = ClassifierMap.CLASSIFIER_MAP.get(key);
        double strength = classifier.getStrength();
        strengthSum = strengthSum + strength;
    }
    System.out.println("strengthSum: " + strengthSum);

    // compute the total probability. this will be 1.00 or close to it.
    for (String key : keySet) {
        Classifier classifier = ClassifierMap.CLASSIFIER_MAP.get(key);
        double probability = (classifier.getStrength() / strengthSum);
        probabilitySum = probabilitySum + probability;
    }
    System.out.println("probabilitySum: " + probabilitySum);

    while (classifierList.size() < classifiers) {
        boolean winnerFound = false;
        double rouletteRandom = random.nextDouble();
        double rouletteSum = 0.0;

        for (String key : keySet) {
            Classifier classifier = ClassifierMap.CLASSIFIER_MAP.get(key);
            double probability = (classifier.getStrength() / strengthSum);
            rouletteSum = rouletteSum + probability;
            if (rouletteSum > rouletteRandom && (winnerFound == false)) {
                System.out.println("Winner found: " + probability);
                classifierList.add(classifier);
                winnerFound = true;
            }
        }
    }
    return classifierList;
}