收藏
下载资源下载资源 加入VIP,免费下载

遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx

上传人：b****6 文档编号：4724196 上传时间：2022-12-08 格式：DOCX 页数：12 大小：55.30KB
下载 相关 举报
遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx_第1页
第1页 / 共12页
遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx_第2页
第2页 / 共12页
遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx_第3页
第3页 / 共12页
遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx_第4页
第4页 / 共12页
遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx_第5页
第5页 / 共12页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx

《遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx（12页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

遗传算法的C语言程序案例教学提纲.docx

遗传算法的C语言程序案例教学提纲

 

遗传算法的C语言程序案例

遗传算法的C语言程序案例

一、说明

1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数

2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。

3．举个例子，输入初始变量后，用y=（x1*x1）+（x2*x2），其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值

4．程序流程图

5．类型定义

intpopsize;//种群大小

intmaxgeneration;//最大世代数

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];

3．函数声明

voidgenerateinitialpopulation（）;

voidgeneratenextpopulation（）;

voidevaluatepopulation（）;

longdecodechromosome（char*,int,int）;

voidcalculateobjectvalue（）;

voidcalculatefitnessvalue（）;

voidfindbestandworstindividual（）;

voidperformevolution（）;

voidselectoperator（）;

voidcrossoveroperator（）;

voidmutationoperator（）;

voidinput（）;

voidoutputtextreport（）;

6．程序的各函数的简单算法说明如下：

（1）．voidgenerateinitialpopulation（）和voidinput（）初始化种群和遗传算法参数。

input（）函数输入种群大小，染色体长度，最大世代数，交叉率，变异率等参数。

（2）voidcalculateobjectvalue（）;计算适应度函数值。

根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。

（3）选择函数selectoperator（）

在函数selectoperator（）中首先用rand（）函数产生0～1间的选择算子，当适度累计值不为零时，比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子，直到达到选择算子的值那个个体就被选出，即适应度为fi的个体以fi/∑fk的概率继续存在；

显然，个体适应度愈高，被选中的概率愈大。

但是，适应度小的个体也有可

能被选中，以便增加下一代群体的多样性。

（4）染色体交叉函数crossoveroperator（）

这是遗传算法中的最重要的函数之一，它是对个体两个变量所合成的染色体进行交叉，而不是变量染色体的交叉，这要搞清楚。

首先用rand（）函数产生随机概率，若小于交叉概率，则进行染色体交叉，同时交叉次数加1。

这时又要用rand（）函数随机产生一位交叉位，把染色体的交叉位的后面部分交叉即可；若大于交叉概率，则进行简单的染色体复制即可。

（5）染色体变异函数mutation（）

变异是针对染色体字符变异的，而不是对个体而言，即个体变异的概率是一样。

随机产生比较概率，若小于变异概率，则1变为0，0变为1，同时变异次数加1。

（6）longdecodechromosome（char*,int,int）

本函数是染色体解码函数，它将以数组形式存储的二进制数转成十进制数，然后才能用适应度函数计算。

（7）voidfindbestandworstindividual（）本函数是求最大适应度个体的，每一代的所有个体都要和初始的最佳比较，如果大于就赋给最佳。

（8）voidoutputtextreport（）输出种群统计结果

输出每一代的种群的最大适应度和平均适应度，最后输出全局最大值

二、运行环境

本程序的开发工具是VC++，在VC++下运行。

源代码

#include"stdafx.h"

#include 

#include 

#include 

/////////////Thedefinitonofuserdata定义用户数据//// 

#defineCmax100//certainmaximalvalue 

#defineCmin0//certainminimumvalue 

#defineLENGHT13 

#defineLENGHT23 

//总染体长度 

#defineCHROMLENGTHLENGHT1+LENGHT2 

constintMaxGeneration=100; 

constintPopSize=10; 

constdoublePc=0.6; 

constdoublePm=0.001; 

//////////////数据结构定义/////////////////// 

structIndividual{ 

charchrom[CHROMLENGTH+1]; 

doublevalue; 

doublefitness; 

}; 

intgeneration; 

intbestIndex; 

intworstIndex; 

IndividualbestIndividual; 

IndividualworstIndividual; 

//bestindividualbynow 

IndividualcurrentBest;

Individualpopulation[PopSize];

/////////////////////// 

voidgenerateInitialPopulation（）; 

voidgenerateNextPopulation（）; 

voidevalutePopulation（）; 

longdecomdeChromosome（char*,int,int）; 

voidcalculateObjectValue（）; 

voidcalculateFitnessValue（）; 

voidfindBestAndWorstIndividual（）; 

voidperformEvolution（）; 

voidselectionOperator（）; 

voidcrossoverOperator（）; 

voidmutationOperator（）; 

voidoutputTextReport（）; 

//以上为函数以及全局变量定义部分 

 

intmain（）{ 

generation=0; 

generateInitialPopulation（）; 

evalutePopulation（）; 

while（generation

generation++; 

generateNextPopulation（）; 

evalutePopulation（）; 

performEvolution（）; 

outputTextReport（）; 

} 

system（"pause"）;

return0; 

} 

 

////////////////////////////////////////////////////////////// 

//////产生第一代样本///// 

voidgenerateInitialPopulation（）{ 

inti,j; 

srand（（unsigned）time（NULL））; 

for（i=0;i

for（j=0;j

population[i].chrom[j]=（（rand（）%10）<5）?

'0':

'1'; 

} 

population[i].chrom[CHROMLENGTH]='/0'; 

} 

} 

 

////////产生下一代样本////// 

voidgenerateNextPopulation（）{ 

selectionOperator（）; 

crossoverOperator（）; 

mutationOperator（）; 

} 

//变异算子// 

voidmutationOperator（）{ 

inti,j; 

doublep; 

//bitmutation 

for（i=0;i

for（j=0;j

p=rand（）%1000/1000.0; 

if（p

population[i].chrom[j]=（population[i].chrom[j]=='0'）?

'1':

'0'; 

} 

} 

} 

} 

//交叉算子/// 

voidcrossoverOperator（）{ 

inti,j; 

intindex[PopSize]; 

intpoint,temp; 

doublep; 

charch; 

for（i=0;i

index[i]=i; 

} 

for（i=0;i

point=rand（）%（PopSize-i）; 

temp=index[i]; 

index[i]=index[point+i]; 

index[point+i]=temp; 

} 

for（i=0;i

p=rand（）%1000/1000.0; 

if（p

point=rand（）%（CHROMLENGTH-1）+1; 

for（j=point;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; 

} 

} 

} 

} 

///选择算子///////////// 

voidselectionOperator（）{ 

inti,index; 

doublep,sum=0.0; 

doublecfitness[PopSize]; 

Individualnewpopulation[PopSize]; 

for（i=0;i

sum+=population[i].fitness; 

} 

for（i=0;i

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

} 

//calculatecumulativefitness 

for（i=1;i

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

} 

for（i=0;i

p=rand（）%1000/1000.0; 

index=0; 

while（p>cfitness[index]）{ 

index++; 

} 

newpopulation[i]=population[index]; 

} 

for（i=0;i

population[i]=newpopulation[i];/

} 

} 

 

/////依据某些公式对样本进行评价//// 

voidevalutePopulation（）{ 

calculateObjectValue（）; 

calculateFitnessValue（）; 

findBestAndWorstIndividual（）;/

} 

 

//找出到目前为止最好的个体////// 

voidfindBestAndWorstIndividual（）{ 

inti; 

doublesum=0.0; 

bestIndividual=population[0]; 

worstIndividual=population[0]; 

for（i=0;i

if（population[i].fitness>bestIndividual.fitness）{ 

bestIndividual=population[i]; 

bestIndex=i; 

}elseif（population[i].fitness

worstIndividual=population[i]; 

worstIndex=i; 

} 

sum+=population[i].fitness; 

} 

if（generation==0）{ 

currentBest=bestIndividual; 

}else{ 

if（bestIndividual.fitness>currentBest.fitness）{ 

currentBest=bestIndividual; 

} 

} 

} 

//计算适应度/// 

voidcalculateFitnessValue（）{ 

inti; 

longtemp1,temp2; 

doublex1,x2; 

for（i=0;i

temp1=decomdeChromosome（population[i].chrom,0,LENGHT1）; 

temp2=decomdeChromosome（population[i].chrom,LENGHT1,LENGHT2）; 

x1=temp1*temp1; 

x2=temp2*temp2; 

population[i].fitness=x1+x2;//x1平方加上x2平方

} 

} 

//计算目标值 

//目标函数为f（x）=x1*x1+x2*x2 

voidcalculateObjectValue（）{ 

inti; 

longtemp1,temp2; 

doublex1,x2; 

for（i=0;i

temp1=decomdeChromosome（population[i].chrom,0,LENGHT1）; 

temp2=decomdeChromosome（population[i].chrom,LENGHT1,LENGHT2）; 

x1=temp1*temp1; 

x2=temp2*temp2; 

population[i].value=x1+x2; 

} 

} 

//把二进制转化为十进制 

longdecomdeChromosome（char*string,intpoint,intlength）{ 

inti; 

longdecimal=0L; 

char*pointer; 

for（i=0,pointer=string+point;i

decimal+=（*pointer-'0'）<<（length-1-i）; 

} 

returndecimal; 

} 

//进经同时把最坏个体用目前最好个体替代/// 

voidperformEvolution（）{ 

if（bestIndividual.fitness>currentBest.fitness）{ 

currentBest=population[bestIndex]; 

}else{ 

population[worstIndex]=currentBest; 

} 

} 

//打印当前样本信息/// 

voidoutputTextReport（）{ 

inti; 

doublesum; 

doubleaverage; 

sum=0.0; 

for（i=0;i

sum+=population[i].value; 

} 

average=sum/PopSize; 

printf（"gen=%d,avg=%f,best=%f",generation,average,currentBest.value）; 

printf（"chromosome="）; 

for（i=0;i

printf（"%c",currentBest.chrom[i]）;

} 

printf（"/n"）; 

}

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置：首页 > 高中教育 > 其它课程

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1