best for now RMSE: 30.937

lab4/gp/selection.py

@@ -26,3 +26,63 @@ def roulette_selection(population: Population, fitnesses: Fitnesses) -> Populati
         selected.append(population[idx])
 
     return selected
+
+
+def tournament_selection(
+    population: Population,
+    fitnesses: Fitnesses,
+    k: int = 3,
+) -> Population:
+    """Турнирная селекция.
+
+    В каждом турнире случайно выбирается k особей, и побеждает та,
+    у которой лучшее (наибольшее) значение фитнеса. Для минимизации
+    значения фитнеса нужно предварительно инвертировать.
+
+    Args:
+        population: список особей (Population)
+        fitnesses: список или массив фитнесов (Fitnesses)
+        k: размер турнира
+
+    Returns:
+        Новая популяция того же размера
+    """
+    size = len(population)
+    selected = []
+    for _ in range(size):
+        idxs = np.random.choice(size, size=k, replace=False)
+
+        fits = fitnesses[idxs]
+
+        winner_idx = idxs[np.argmax(fits)]
+        selected.append(population[winner_idx])
+    return selected
+
+
+def stochastic_tournament_selection(
+    population: Population,
+    fitnesses: Fitnesses,
+    k: int = 3,
+    p_best: float = 0.75,
+) -> Population:
+    """Стохастическая турнирная селекция.
+
+    Побеждает лучший в турнире с вероятностью p_best, иначе выбирается
+    случайный участник турнира.
+    """
+    size = len(population)
+    selected = []
+
+    for _ in range(size):
+        idxs = np.random.choice(size, size=k, replace=False)
+        fits = fitnesses[idxs]
+        order = np.argsort(-fits)
+
+        if np.random.random() < p_best:
+            winner_idx = idxs[order[0]]
+        else:
+            winner_idx = np.random.choice(idxs[1:]) if k > 1 else idxs[0]
+
+        selected.append(population[winner_idx])
+
+    return selected