遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数.docx
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遗传算法C语言源代码一元函数和二元函数
C语言遗传算法代码
以下为遗传算法的源代码，计算一元代函数的代码和二元函数的代码以+++++++++++++++++++++++++++++++++++++为分割线分割开来，请自行选择适合的代码，使用时请略看完代码的注释，在需要更改的地方更改为自己需要的代码。
+++++++++++++++++++++++++++++++一元函数代码++++++++++++++++++++++++++++
#include
#include
#include
#include
#definePOPSIZE1000
#definemaximization1
#defineminimization2
#definecmax100
#definecmin0
#definelength120
#definechromlengthlength1//染色体长度
//注意，你是求最大值还是求最小值
intfunctionmode=minimization;
//变量的上下限的修改开始
floatmin_x1=-2;//变量的下界
floatmax_x1=-1;//变量的上界
//变量的上下限的修改结束
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];
//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{
for（j=0;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;iif（*pointer-'0'）
{decimal+=（long）pow（2,i）;
}
return（decimal）;
}
voidcalculateobjectvalue（）//计算函数值
{
inti;
longtemp1,temp2;
doublex1;
for（i=0;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
{
inti;
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{temp=cmax-population[i].value;}
else{temp=0.0;}
}
population[i].fitness=temp;
}
}
voidfindbestandworstindividual（）//求最佳个体和最差个体
{
inti;
doublesum=0.0;
bestindividual=population[0];
worstindividual=population[0];
for（i=1;iif（population[i].fitness>bestindividual.fitness）{
bestindividual=population[i];
best_index=i;
}
elseif（population[i].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];
}
else{
population[worst_index]=currentbest;
}
}
voidselectoperator（）//比例选择算法
{
inti,index;
doublep,sum=0.0;
doublecfitness[POPSIZE];
structindividualnewpopulation[POPSIZE];
for（i=0;i{sum+=population[i].fitness;}
for（i=0;icfitness[i]=population[i].fitness/sum;
}
for（i=1;icfitness[i]=cfitness[i-1]+cfitness[i];
}
for（i=0;i{
p=rand（）%1000/1000.0;
index=0;
while（p>cfitness[index]）
{
index++;
}
newpopulation[i]=population[index];
}
for（i=0;ipopulation[i]=newpopulation[i];
}
}
voidcrossoveroperator（）//交叉算法
{
inti,j;
intindex[POPSIZE];
intpoint,temp;
doublep;
charch;
for（i=0;iindex[i]=i;
}
for（i=0;ipoint=rand（）%（popsize-i）;
temp=index[i];
index[i]=index[point+i];
index[point+i]=temp;
}
for（i=0;ip=rand（）%1000/1000.0;
if（ppoint=rand（）%（chromlength-1）+1;
for（j=point;jch=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
{
inti,j;
doublep;
for（i=0;ifor（j=0;jp=rand（）%1000/1000.0;
if（ppopulation[i].chrom[j]=（population[i].chrom[j]=='0'）?
'1':
'0';
}
}
}
}
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++;};
//printf（"最大世代数（100-300）：
"）;
//scanf（"%d",&maxgeneration）;
maxgeneration=200;
//printf（"交叉率（0.2-0.99）：
"）;
//scanf（"%f",&pc）;
pc=0.95;
//printf（"变异率（0.001-0.1）：
"）;
//scanf（"%f",&pm）;
pm=0.03;
}
voidoutputtextreport（）//数据输出
{
inti;
doublesum;
doubleaverage;
sum=0.0;
for（i=0;i{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{
generation++;
generatenextpopulation（）;
evaluatepopulation（）;
performevolution（）;
outputtextreport（）;
}
printf（"\n"）;
printf（"统计结果:
"）;
printf（"\n"）;
//printf（"最大函数值等于：
%f\n",currentbest.fitness）;
printf（"其染色体编码为：
"）;
for（i=0;i{
printf（"%c",currentbest.chrom[i]）;
}
printf（"\n"）;
temp1=decodechromosome（currentbest.chrom,0,length1）;
x1=（max_x1-min_x1）*temp1/（1024*1024-1）+min_x1;
printf（"x1=%lf\n",x1）;
//这是需要修改的地方
printf（"最优值等于：
%f\n",（pow（x1,5）-3*x1-1）*（pow（x1,5）-3*x1-1））;
}
+++++++++++++++++++++++++二元函数代码+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
#include
#include
#include
#include
#definePOPSIZE500
#definemaximization1
#defineminimization2
#definecmax100
#definecmin0
#definelength120
#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;
//-----------
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];
//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{
for（j=0;j{
population[i].chrom[j]=（rand（）%40<20）?
'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;iif（*pointer-'0'）
{decimal+=（long）pow（2,i）;
}
return（decimal）;
}
voidcalculateobjectvalue（）//计算函数值
{
inti;
longtemp1,temp2;
doublex1,x2;
for（i=0;i{
temp1=decodechromosome（population[i].chrom,0,length1）;
temp2=decodechromosome（population[i].chrom,length1,length2）;
x1=（max_x1-min_x1）*temp1/（1024*1024-1）+min_x1;
x2=（max_x2-min_x2）*temp2/（1024*1024-1）+min_x2;
//-----------函数
population[i].value=x1*x1+sin（x1*x2）-x2*x2;
//-----------
}
}
voidcalculatefitnessvalue（）//计算适应度
{
inti;
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{temp=cmax-population[i].value;}
else{temp=0.0;}
}
population[i].fitness=temp;
}
}
voidfindbestandworstindividual（）//求最佳个体和最差个体
{
inti;
doublesum=0.0;
bestindividual=population[0];
worstindividual=population[0];
for（i=1;iif（population[i].fitness>bestindividual.fitness）{
bestindividual=population[i];
best_index=i;
}
elseif（population[i].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];
}
else{
population[wor
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