遗传算法JAVA精品毕业设计完整版.docx

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遗传算法JAVA精品毕业设计完整版

java常用代码---遗传算法

标签：

 javadistancecalendarstringrandom算法

2011-11-1718:

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 分类：

数据结构与算法实践（23） 

importjava.util.*;

publicclassTsp{ 

privateStringcityName[]={"北京","上海","天津","重庆","哈尔滨","长春","沈阳","呼和浩特","石家庄","太原","济南","郑州","西安","兰州","银川","西宁","乌鲁木齐","合肥","南京","杭州","长沙","南昌","武汉","成都","贵州","福建","台北","广州","海口","南宁","昆明","拉萨","香港","澳门"};

//privateStringcityEnd[]=newString[34];

privateintcityNum=cityName.length;//城市个数

privateintpopSize=50;//种群数量

privateintmaxgens=20000;//迭代次数

privatedoublepxover=0.8;//交叉概率

privatedoublepmultation=0.05;//变异概率

privatelong[][]distance=newlong[cityNum][cityNum];

privateintrange=2000;//用于判断何时停止的数组区间

privateclassgenotype{

intcity[]=newint[cityNum];//单个基因的城市序列

longfitness;//该基因的适应度

doubleselectP;//选择概率

doubleexceptp;//期望概率

intisSelected;//是否被选择

}

privategenotype[]citys=newgenotype[popSize];

/**

*构造函数，初始化种群

*/

publicTsp（）{

for（inti=0;i

citys[i]=newgenotype（）;

int[]num=newint[cityNum];

for（intj=0;j

num[j]=j;

inttemp=cityNum;

for（intj=0;j

intr=（int）（Math.random（）*temp）;

citys[i].city[j]=num[r];

num[r]=num[temp-1];

temp--;

}

citys[i].fitness=0;

citys[i].selectP=0;

citys[i].exceptp=0;

citys[i].isSelected=0;

}

initDistance（）;

}

/**

*计算每个种群每个基因个体的适应度，选择概率，期望概率，和是否被选择。

*/

publicvoidCalAll（）{

for（inti=0;i

citys[i].fitness=0;

citys[i].selectP=0;

citys[i].exceptp=0;

citys[i].isSelected=0;

}

CalFitness（）;

CalSelectP（）;

CalExceptP（）;

CalIsSelected（）;

}

/**

*填充，将多选的填充到未选的个体当中

*/

publicvoidpad（）{

intbest=0;

intbad=0;

while（true）{ 

while（citys[best].isSelected<=1&&best

best++;

while（citys[bad].isSelected!

=0&&bad

bad++;

for（inti=0;i

citys[bad].city[i]=citys[best].city[i];

citys[best].isSelected--;

citys[bad].isSelected++;

bad++; 

if（best==popSize||bad==popSize）

break;

}

}

/**

*交叉主体函数

*/

publicvoidcrossover（）{

intx;

inty;

intpop=（int）（popSize*pxover/2）;

while（pop>0）{

x=（int）（Math.random（）*popSize）;

y=（int）（Math.random（）*popSize）;

executeCrossover（x,y）;//xy两个体执行交叉

pop--;

}

}

/**

*执行交叉函数

*@param个体x

*@param个体y

*对个体x和个体y执行佳点集的交叉，从而产生下一代城市序列

*/

privatevoidexecuteCrossover（intx,inty）{

intdimension=0;

for（inti=0;i

if（citys[x].city[i]!

=citys[y].city[i]）{

dimension++;

} 

intdiffItem=0;

double[]diff=newdouble[dimension];

for（inti=0;i

if（citys[x].city[i]!

=citys[y].city[i]）{

diff[diffItem]=citys[x].city[i];

citys[x].city[i]=-1;

citys[y].city[i]=-1;

diffItem++;

} 

}

Arrays.sort（diff）;

double[]temp=newdouble[dimension];

temp=gp（x,dimension）;

for（intk=0;k

for（intj=0;j

if（temp[j]==k）{

doubleitem=temp[k];

temp[k]=temp[j];

temp[j]=item;

item=diff[k];

diff[k]=diff[j];

diff[j]=item; 

}

inttempDimension=dimension;

inttempi=0;

while（tempDimension>0）{

if（citys[x].city[tempi]==-1）{

citys[x].city[tempi]=（int）diff[dimension-tempDimension];

tempDimension--;

} 

tempi++;

}

Arrays.sort（diff）;

temp=gp（y,dimension）;

for（intk=0;k

for（intj=0;j

if（temp[j]==k）{

doubleitem=temp[k];

temp[k]=temp[j];

temp[j]=item;

item=diff[k];

diff[k]=diff[j];

diff[j]=item; 

}

tempDimension=dimension;

tempi=0;

while（tempDimension>0）{

if（citys[y].city[tempi]==-1）{

citys[y].city[tempi]=（int）diff[dimension-tempDimension];

tempDimension--;

} 

tempi++;

}

}

/**

*@paramindividual个体

*@paramdimension维数

*@return佳点集（用于交叉函数的交叉点）在executeCrossover（）函数中使用

*/

privatedouble[]gp（intindividual,intdimension）{

double[]temp=newdouble[dimension];

double[]temp1=newdouble[dimension];

intp=2*dimension+3;

while（!

isSushu（p））

p++;

for（inti=0;i

temp[i]=2*Math.cos（2*Math.PI*（i+1）/p）*（individual+1）;

temp[i]=temp[i]-（int）temp[i];

if（temp[i]<0）

temp[i]=1+temp[i];

}

for（inti=0;i

temp1[i]=temp[i];

Arrays.sort（temp1）; 

//排序

for（inti=0;i

for（intj=0;j

if（temp[j]==temp1[i]）

temp[j]=i; 

returntemp;

}

/**

*变异

*/

publicvoidmutate（）{

doublerandom;

inttemp;

inttemp1;

inttemp2;

for（inti=0;i

random=Math.random（）;

if（random<=pmultation）{

temp1=（int）（Math.random（）*（cityNum））;

temp2=（int）（Math.random（）*（cityNum））;

temp=citys[i].city[temp1];

citys[i].city[temp1]=citys[i].city[temp2];

citys[i].city[temp2]=temp;

}

} 

}

/**

*打印当前代数的所有城市序列，以及其相关的参数

*/

publicvoidprint（）{

/**

*初始化各城市之间的距离

*/

privatevoidinitDistance（）{

for（inti=0;i

for（intj=