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

1、 double pc; /交叉率 double pm; /变异率struct individual char chromchromlength+1;double value; double fitness; /适应度;int generation; /世代数int best_index;int worst_index;struct individual bestindividual; /最佳个体struct individual worstindividual; /最差个体struct individual currentbest;struct individual populationPOP

2、SIZE;/函数声明 void generateinitialpopulation（）;void generatenextpopulation（）;void evaluatepopulation（）;long decodechromosome（char *,int,int）;void calculateobjectvalue（）;void calculatefitnessvalue（）;void findbestandworstindividual（）;void performevolution（）;void selectoperator（）;void crossoveroperator（）;

3、void mutationoperator（）;void input（）;void outputtextreport（）;void generateinitialpopulation（ ） /种群初始化 int i,j; for （i=0;ipopsize; i+） for（j=0;jchromlength;j+）populationi.chromj=（rand（）%2010）?0:1; populationi.chromchromlength=0 void generatenextpopulation（） /生成下一代 selectoperator（）; crossoveroperator（

4、）; mutationoperator（）;void evaluatepopulation（） /评价个体，求最佳个体 calculateobjectvalue（）; calculatefitnessvalue（）; findbestandworstindividual（）;long decodechromosome（char *string ,int point,int length） /给染色体解码 int i; long decimal=0; char*pointer;for（i=0,pointer=string+point;length;i+,pointer+） if（*pointer

5、-） decimal +=（long）pow（2,i）; return （decimal）;void calculateobjectvalue（） /计算函数值 long temp1,temp2; double x1; i0.0） temp=cmin+populationi.value; else temp=0.0;else if （functionmode=minimization） if（populationi.valuebestindividual.fitness） bestindividual=populationi; best_index=i; else if （population

6、i.fitness=currentbest.fitness） currentbest=bestindividual;void performevolution（） /演示评价结果 if （bestindividual.fitnesscurrentbest.fitness） currentbest=populationbest_index; populationworst_index=currentbest;void selectoperator（） /比例选择算法 int i,index; double p,sum=0.0; double cfitnessPOPSIZE; struct ind

7、ividual newpopulationPOPSIZE;sum+=populationi.fitness;for（i=0; cfitnessi=populationi.fitness/sum; for（i=1; cfitnessi=cfitnessi-1+cfitnessi; p=rand（）%1000/1000.0; index=0; while （pcfitnessindex） index+; newpopulationi=populationindex; populationi=newpopulationi;void crossoveroperator（） /交叉算法 int inde

8、xPOPSIZE; int point,temp; double p; char ch;i+） indexi=i; point=rand（）%（popsize-i）; temp=indexi; indexi=indexpoint+i; indexpoint+i=temp;popsize-1;i+=2） if （ppc） point=rand（）%（chromlength-1）+1; for （j=point; jj+） ch=populationindexi.chromj; populationindexi.chromj=populationindexi+1.chromj; populatio

9、nindexi+1.chromj=ch; void mutationoperator（） /变异操作 p=rand（）%1000/1000.0; if （ppm） populationi.chromj=（populationi.chromj=）?void input（） /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）;

10、maxgeneration=200; 交叉率（0.2-0.99）：%fpc）;pc=0.95; 变异率（0.001-0.1）：pm）;pm=0.03;void outputtextreport（）/数据输出double sum;double average;sum=0.0;sum+=populationi.value;average=sum/popsize;printf（当前世代=%dn当前世代平均函数值=%fn当前世代最优函数值=%fn,generation,average,populationbest_index.value）;void main（） /主函数 int i;long tem

11、p1,temp2; double x1,x2; generation=0; input（）; generateinitialpopulation（）; evaluatepopulation（）; while（generationmaxgeneration） generation+; generatenextpopulation（）; evaluatepopulation（）; performevolution（）; outputtextreport（）; printf（ 统计结果: /printf（最大函数值等于：%fn,currentbest.fitness）;其染色体编码为：%c,curr

12、entbest.chromi）; temp1=decodechromosome（currentbest.chrom,0,length1）; printf（x1=%lfn,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+#define POPSIZE 500#define length2 20#define chromlength length1+length2 /染色体长度/-求最大还是最小值int functionmode=maximization;/-/-变量上下界float min_x1=0;float max_x1=3;float min_x2=1;float max_x2=5;populationi.chromj=（rand（）%4020）? temp2=decodechromosome（populationi.chrom,length1,length2）; x2=（max_x2-min_x2）*temp2/（1024*1024-1）+min_x2; /-函数populationi.value=x1*x1+sin（x1*x2）-x2*x2; populationwor