带有倾斜的python随机

Question

我试图为一个生物模拟器创建一个非常简单的进化算法，我想要的是，这两种生物都有一个特性和一个优势水平，都是由国家统计局注意到的。他们的孩子的特征将是一个随机数之间的生物A和生物的特征，然后倾斜到更占优势的。因此，如果A的性状为5，优势为2，B为10，优势为7，那么他们的孩子更有可能有8的性状，而不是6。有什么好的方法吗？

Answer 1

你可能不想要你所描述的那样，因为人口聚集得太快了。这是因为您要求的孩子总是在父值之间。所以极端价值观很快就会消失。

更有可能的是，您想要的是一个具有固定噪声量的数字，但集中在您所描述的计算值上。这是相当容易做到的-中心只是一个加权平均数。

例如，假设性状是T1和T2，优势值是D1和D2。儿童特质的核心价值是TC：

TC = (D1 * T1 + D2 * T2) / (D1 + D2)

然后你会添加一些噪声，同样是正的或负的，最后转换成一个整数。

[旁白，只是为了表明上面的意思:你可以看到，如果优势相等，那么上面的D1=D2就变成了

TC = (T1 + T2) / 2

正如你所预期的那样，这是平均水平。如果D1比D2大得多，那么

TC ~ T1

这也和预期的一样，从那时起，1占主导地位。]

在python中：

from random import uniform

delta = 2 # the amount of noise

def child(t1, d1, t2, d2):
    tc = float(d1 * t1 + d2 * t2) / float(d1 + d2)
    tc += uniform(-delta, delta)
    return int(0.5 + tc) # convert to int unbiased

如果我用你所用的数字做几次这样的操作：

>>> child(5, 2, 10, 7)
7
>>> child(5, 2, 10, 7)
11
>>> child(5, 2, 10, 7)
8
>>> child(5, 2, 10, 7)
9

看上去差不多。请注意，该值并不是在父值之间--在一种情况下是11 --但它集中在8附近的某个地方，正如预期的那样。

最后，随着种群的稳定(一种模拟退火)，您可能会缓慢地降低delta。