我正在为WHPP调度问题的遗传算法解决方案实施轮盘赌选择算法。我遇到的问题是，初始种群（随机生成）以非常相似的（非常低的）适应度值开始，从而导致父母及其子女之间的概率（至少非常接近），因此几乎是随机选择权从执行开始。问题是我将如何处理？我是否应该找到另一种评估人群的方法，以便使他们中的最好的人被选中的机会大大增加？还是我生成初始总体的方法不应该产生统一的适应度值？（这意味着我从一开始就做错了什么）这是我要交的AI作业，由于某种原因，我无法从教职工那里得到直接的答案。在此先感谢您，我知道这是一个非常模糊的问题，但是我无法在任何地方获得信息。
事实证明，对于我的情况，车轮选择不是一个好的选择。我最终使用了排名选择算法，该算法完全可以实现我对车轮选择的想法。也就是说，它根据适应度值分配等级，然后您可以基于该值计算概率。这样，与其他人口相比，健壮的个人即使拥有较小的优势也能获得更好的机会。您还可以使用偏差乘数变量控制他们将获得多少优势。如果某些人与其他人相比具有极大的适应性价值，这也适用。