遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数Word文档格式.docx

遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数Word文档格式.docx

《遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数Word文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数Word文档格式.docx（21页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

doublepc;

//交叉率

doublepm;

//变异率

structindividual

{

charchrom[chromlength+1];

doublevalue;

doublefitness;

//适应度

};

intgeneration;

//世代数

intbest_index;

intworst_index;

structindividualbestindividual;

//最佳个体

structindividualworstindividual;

//最差个体

structindividualcurrentbest;

structindividualpopulation[POPSIZE];

//函数声明

voidgenerateinitialpopulation（）;

voidgeneratenextpopulation（）;

voidevaluatepopulation（）;

longdecodechromosome（char*,int,int）;

voidcalculateobjectvalue（）;

voidcalculatefitnessvalue（）;

voidfindbestandworstindividual（）;

voidperformevolution（）;

voidselectoperator（）;

voidcrossoveroperator（）;

voidmutationoperator（）;

voidinput（）;

voidoutputtextreport（）;

voidgenerateinitialpopulation（）//种群初始化

{

inti,j;

for（i=0;

i<

popsize;

i++）

for（j=0;

j<

chromlength;

j++）

population[i].chrom[j]=（rand（）%20<

10）?

'

0'

:

1'

;

}

population[i].chrom[chromlength]='

\0'

}

}

voidgeneratenextpopulation（）//生成下一代

selectoperator（）;

crossoveroperator（）;

mutationoperator（）;

voidevaluatepopulation（）//评价个体，求最佳个体

calculateobjectvalue（）;

calculatefitnessvalue（）;

findbestandworstindividual（）;

longdecodechromosome（char*string,intpoint,intlength）//给染色体解码

inti;

longdecimal=0;

char*pointer;

for（i=0,pointer=string+point;

length;

i++,pointer++）

if（*pointer-'

）

{decimal+=（long）pow（2,i）;

return（decimal）;

voidcalculateobjectvalue（）//计算函数值

longtemp1,temp2;

doublex1;

i<

temp1=decodechromosome（population[i].chrom,0,length1）;

x1=（max_x1-min_x1）*temp1/（1024*1024-1）+min_x1;

//目标函数修改开始

population[i].value=（pow（x1,5）-3*x1-1）*（pow（x1,5）-3*x1-1）;

//目标函数修改结束

voidcalculatefitnessvalue（）//计算适应度

doubletemp;

for（i=0;

i++）

if（functionmode==maximization）

{if（（population[i].value+cmin）>

0.0）

{temp=cmin+population[i].value;

else

{temp=0.0;

elseif（functionmode==minimization）

if（population[i].value<

cmax）

{temp=cmax-population[i].value;

else{temp=0.0;

population[i].fitness=temp;

voidfindbestandworstindividual（）//求最佳个体和最差个体

doublesum=0.0;

bestindividual=population[0];

worstindividual=population[0];

for（i=1;

i++）{

if（population[i].fitness>

bestindividual.fitness）{

bestindividual=population[i];

best_index=i;

elseif（population[i].fitness<

worstindividual.fitness）

worstindividual=population[i];

worst_index=i;

sum+=population[i].fitness;

if（generation==0）{

currentbest=bestindividual;

else{

if（bestindividual.fitness>

=currentbest.fitness）{

currentbest=bestindividual;

voidperformevolution（）//演示评价结果

if（bestindividual.fitness>

currentbest.fitness）{

currentbest=population[best_index];

population[worst_index]=currentbest;

voidselectoperator（）//比例选择算法

inti,index;

doublep,sum=0.0;

doublecfitness[POPSIZE];

structindividualnewpopulation[POPSIZE];

{sum+=population[i].fitness;

for（i=0;

cfitness[i]=population[i].fitness/sum;

for（i=1;

cfitness[i]=cfitness[i-1]+cfitness[i];

p=rand（）%1000/1000.0;

index=0;

while（p>

cfitness[index]）

{

index++;

newpopulation[i]=population[index];

population[i]=newpopulation[i];

voidcrossoveroperator（）//交叉算法

intindex[POPSIZE];

intpoint,temp;

doublep;

charch;

i++）{

index[i]=i;

point=rand（）%（popsize-i）;

temp=index[i];

index[i]=index[point+i];

index[point+i]=temp;

popsize-1;

i+=2）{

if（p<

pc）{

point=rand（）%（chromlength-1）+1;

for（j=point;

j<

j++）{

ch=population[index[i]].chrom[j];

population[index[i]].chrom[j]=population[index[i+1]].chrom[j];

population[index[i+1]].chrom[j]=ch;

}

voidmutationoperator（）//变异操作

p=rand（）%1000/1000.0;

if（p<

pm）{

population[i].chrom[j]=（population[i].chrom[j]=='

）?

voidinput（）//数据输入

{//printf（"

初始化全局变量:

\n"

）;

//printf（"

种群大小（50-500）：

"

//scanf（"

%d"

&

popsize）;

popsize=500;

if（（popsize%2）!

=0）

//printf（"

种群大小已设置为偶数\n"

popsize++;

最大世代数（100-300）：

maxgeneration）;

maxgeneration=200;

交叉率（0.2-0.99）：

%f"

pc）;

pc=0.95;

变异率（0.001-0.1）：

pm）;

pm=0.03;

voidoutputtextreport（）//数据输出

doublesum;

doubleaverage;

sum=0.0;

{sum+=population[i].value;

average=sum/popsize;

printf（"

当前世代=%d\n当前世代平均函数值=%f\n当前世代最优函数值=%f\n"

generation,average,population[best_index].value）;

voidmain（）//主函数

{inti;

longtemp1,temp2;

doublex1,x2;

generation=0;

input（）;

generateinitialpopulation（）;

evaluatepopulation（）;

while（generation<

maxgeneration）

generation++;

generatenextpopulation（）;

evaluatepopulation（）;

performevolution（）;

outputtextreport（）;

printf（"

统计结果:

"

//printf（"

最大函数值等于：

%f\n"

currentbest.fitness）;

其染色体编码为：

%c"

currentbest.chrom[i]）;

temp1=decodechromosome（currentbest.chrom,0,length1）;

printf（"

x1=%lf\n"

x1）;

//这是需要修改的地方

最优值等于：

（pow（x1,5）-3*x1-1）*（pow（x1,5）-3*x1-1））;

+++++++++++++++++++++++++二元函数代码+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

#definePOPSIZE500

#definelength220

#definechromlengthlength1+length2//染色体长度

//-----------求最大还是最小值

intfunctionmode=maximization;

//-----------

//-----------变量上下界

floatmin_x1=0;

floatmax_x1=3;

floatmin_x2=1;

floatmax_x2=5;

population[i].chrom[j]=（rand（）%40<

20）?

temp2=decodechromosome（population[i].chrom,length1,length2）;

x2=（max_x2-min_x2）*temp2/（1024*1024-1）+min_x2;

//-----------函数

population[i].value=x1*x1+sin（x1*x2）-x2*x2;

population[wor