轮盘赌选择又称比例选择算子。

基本思想：个体被选中的概率与其适应度函数值成正比。

设群体大小为n，个体i的适应度为Fi，则个体i被选中遗传到下一代群体的概率为：

工作过程：

设想群体全部个体的适当性分数由一张饼图来代表 (见图)。

群体中每一染色体指定饼图中一个小块。块的大小与染色体的适应性分数成比例，适应性分数愈高，它在饼图中对应的小块所占面积也愈大。为了选取一个染色体，要做的就是旋转这个轮子，直到轮盘停止时，看指针停止在哪一块上，就选中与它对应的那个染色体。

举例：

若产生随机数为0.81，则6号个体被选中。

实现代码：

int RouletteWheelSelection()

{

//每次选择一个个体，返回个体在数组中的下标

double fSlice = RandomDouble() * m_dTotalFitnessScore; double cfTotal = 0.0; //概率统计 int SelectedGenomePos = 0; //被选中的个体下标

int i;

for (i = 0; i < POP_SIZE; ++i) {       cfTotal += m_vecGenomes[i].dFitness;       if (cfTotal > fSlice)    {     SelectedGenomePos = i;     break;    } } return SelectedGenomePos;