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火星人,1万小时法则的忠实拥趸。技术宅,象棋和羽毛球爱好者,马拉松PB成绩:4小时零8分。坚持认为算法是计算机的灵魂。喜欢解决问题,喜欢手工,喜欢与朋友们聊天喝酒吹牛X。

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遗传算法预测彩票之原理解析

钱学超
2021-08-13 / 5 评论 / 0 点赞 / 864 阅读 / 886 字 / 正在检测是否收录...

遗传算法是一个比较有意思的算法。

  1. 模拟人类进化系统,专注于寻求最优解。恰好比较适合彩票这一案例。

  2. 遗传算法参数可以自由调配,没有最好、最佳的区分,没有最好,只有更好。

  3. 用计算机实现,可以看到遗传算法每一次进化的效果。

那么,什么是遗传算法呢?

火星哥来简单给大家解释一下。

遗传算法,望文生义,就是要一代一代遗传下去。模拟人类进化,就要有父代,有子代。

首先,需要有一个原始的种群,就像一个原始的人类部落,比如300人、500人。

其次,这个种群之间需要进行交配,产生后代。就像人类生小孩,不断生小孩,延续这个种族成活下去。

然后需要对小孩进行教育,培养下一代,保障下一代大部分人都比上一代要更好的适应这个社会,适应环境。

此外,还需要小孩在成长过程中发生系列基因突变,让小孩拥有各项能力,无论是好是坏,这是人类进步的一大源泉。

最后,不断优化这个过程,加速进化的过程,最终得到一个完美的人类。

用在彩票预测中,也是类似的情况。

这里需要有一个概念,就是判定小孩是否优秀的方法是什么?更高,更快,更强!脑子更好使,更聪明,更冷静,更容易获取食物和水源。等等吧,这是人类公认的判定更优秀的方法。

彩票里边,需要有个依据,判断彩票方案是否优秀的方法。这也是遗传算法的需要。那么,我们就采用广大彩民都比较认可的判定方法。比如连号数量,奇偶比例,大数小数比例,跨度、平均数、AC值,散列度等等吧,有十几种。

这个东西,在遗传算法中,叫做适应度函数。

我们使用彩票的历史开奖数据,作为整个种群的开始。让这些开奖数据两两之间进行交叉,也就是A取一部分,B取一部分,交叉结合,就像是人类生孩子一样。彩票生出来的孩子,不一定是活的(比如交叉完了双色球有7个红球,或者5个红球),如果是活的,还要进行一次变异,比如随机更换任意一个球。

这样,使用初代种群生出来的一大批小孩,就成为了第二代。我们可以在每一代里边,挑选生命力最高,适应度最好的那些孩子,作为下一代产生的原始种群。

如此循环下去,进行轮回,一直达到参数配置的遗传代数为止。

注意,遗传算法是没有终止的,可以一直进行下去。

这样,我们就可以得到各种各样优秀的彩票方案了。

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