关于python：random.shuffle随机性


random.shuffle Randomness

我正在尝试编写一种遗传算法进行作业，以解决旅行商问题。

我正在尝试的变异函数之一是在巡回赛中使用random.shuffle。

阅读random.shuffle的文档时，我看到：

1
2
3
4
5
shuffle(self, x, random=None, int=<type 'int'>) method of random.Random instance
x, random=random.random -> shuffle list x in place; return None.

Optional arg random is a 0-argument function returning a random
float in [0.0, 1.0); by default, the standard random.random.

有人可以在此函数中解释"随机"参数的功能吗？
我已经阅读了这个问题，但是没有回答我的问题。

如果我可以某种方式控制混洗的随机性，我尤其想使用此功能(如果有任何意义)

相关讨论

random参数用于指定(另一个)随机数生成器。它是一个函数，期望返回0 <= x <1范围内的统一随机数

如果从随机数生成器两次返回相同的数字，则随机播放将是相同的。例如，

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
def mynonrandom():
 return 0.1

q
[1, 2, 3, 4]
random.shuffle(q, mynonrandom)
q
[2, 3, 4, 1]
random.shuffle(q, mynonrandom)
q
[3, 4, 1, 2]

请注意，在这种特殊情况下，每次都将-1移位。从随机输入中获得的确切信息可能取决于random.shuffle的实现。

对于遗传算法，您希望能够具有随机大小的随机大小变化。使用random.shuffle不能做到这一点。您可能需要定义一些示例变化(例如，与距离N交换成对)，然后随机化(使用您要定义的一些参数)对每个新基因集执行多少操作。

相关讨论

shuffle库例程可让您提供随机数源(如果没有，则将使用内置默认值)。因此，从理论上讲，如果您有更好的随机数源-也许是连接到Geiger计数器的设备或"白噪声"广播电台，或者是从random.org获取数字的设备-则可以改用它。如果您正在测试，可能会更有用，您可以连接一个返回相同数字序列的源，这将确保您的测试用例可重复，并始终每次都产生相同的洗牌。

从理论上讲，您可以开发一个随机数例程，该例程将使您可以精确控制随机播放的随机播放次数；但这意味着您需要确切地了解shuffle的工作原理，以及必须返回的数字以将结果"引导"到他们想要去的地方。从理论上讲...并不是很困难，使用的算法非常有据可查(Fisher-Yates)，并且在调用过程中会生成n-1随机数，这是第一个从索引0到n-1中选择元素的方法，与最后一个元素交换，第二个从0到索引n-2中选择一个元素，与最后一个但是交换一个元素，依此类推。所以是的，您可以使用它来控制随机播放，例如@JohanLundberg示例，它强制随机播放移动-但是使用它来控制随机播放非常困难(因为每次迭代，所有原始数据都在跳来跳去)。

简短的答案，如果您需要对改组进行特定的约束，例如"仅交换相邻的元素"，那么最好自己实现，也许可以使用改组源代码作为指南。

如Johan所说，random参数只是为shuffle函数使用提供了随机性。因此，您可以使用默认值或提供您自己的默认值。因此，如果您希望它具有更好的随机性，则可以找到比python更好的库。

根据您对我评论的回复，听起来您正在寻找距离而不是随机性。您可能需要一组n个随机混洗并最大化距离。要计算距离，您可以使用一些我没有寻找但确实存在的实现方法。

相关讨论