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如何在Java中实现遗传算法的高斯变异算子

我尝试为我的项目学习并实现一个简单的遗传算法库。 此时，人口的进化，选择已经准备就绪，我正在尝试为Java和Scala中的遗传进化引擎实现一个简单的好变异算子，如高斯变异算子 （GMO）。 我在基于多目标进化算法的Pareto排名 （PM Mateo，I。Alberto），第6页和第7页的论文A变异算子中找到了关于高斯变异算子（GMO）的一些信息。 但我有一些问题需要找到有关如何在Java中实现此高斯变异算子和此运算符的其他有用变体的其他信息。 我该怎么办？ 我正在使用随机Java util的random.nextGaussian()函数，但此方法仅返回0到1之间的随机数。 所以， a）在这种情况下，如何修改返回编号的精度？ （例如，我想获得一个介于0和1之间的随机双数，步长等于0.00001。） b）我如何为这个函数指定mu和sigma ，因为我想在本地搜索我的基因组的值，而不是在-1和1之间。我怎样才能调整我的基因组价值的本地研究？ 经过研究，我找到了b）问题的答案。 似乎我可以取代高斯随机数，如下所示： newGenomeValue = oldGenomeValue + (( gaussiandRndNumber * sigma ) + mean ) 其中mean =我的基因组值。 （参见底部的方法如何生成具有正态或高斯分布的随机数？ ）

Random.nextgaussian（）可以从具有不同均值和标准差的分布中采样值吗？

这是一个综合的Java和基本数学问题。 来自Random.nextGaussian（）的文档声明它从正态分布中采样，均值为0，标准差为1.如果我想从具有不同均值和方差的正态分布中进行采样，该怎么办？