标准遗传算法 c++源程序.docx

标准遗传算法 c++源程序.docx

《标准遗传算法 c++源程序.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《标准遗传算法 c++源程序.docx（11页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

标准遗传算法c++源程序

#include

#include

#include

#include

#include

#definePOPSIZE500

#defineMAXIMIZATION1

#defineMINIMIZATION2

#definerandom（x）（rand（）%（x））

#defineCmax100/*最大值函数适应度的设置*/

#defineCmin0/*最小值函数适应度的设置*/

#defineLENGTH110

#defineLENGTH210

#defineCHROMLENGTHLENGTH1+LENGTH2

intFunctionMode=MAXIMIZATION;

/*optimizationtype即函数类型，是求最大值函数还是最小值函数*/

inta=100;

intPopSize=80;

intMaxGeneration=200;

doublePc=0.6;

doublePm=0.001;

structindividual

{

charchrom[CHROMLENGTH+1];

doublevalue;

doublefitness;

};

intgeneration;

intbest_index;

intworst_index;

structindividualbestindividual;

structindividualworstindividual;

structindividualcurrentbest;

structindividualpopulation[POPSIZE];

voidGenerateInitialPopulation（void）;

voidGenerateNextPopulation（void）;

voidEvaluatePopulation（void）;

longDecodeChromosome（char*,int,int）;

voidCaculateObjectValue（void）;

voidCaculateFitnessValue（void）;

voidFindBestAndWorstIndividual（void）;

voidPerformEvolution（void）;

voidSelectionOperator（void）;

voidCrossoverOperator（void）;

voidMutationOperator（void）;

voidOutputTextReport（void）;

voidmain（）

{

srand（（unsigned）time（NULL））;//随时间而改变随机数

generation=0;

GenerateInitialPopulation（）;

EvaluatePopulation（）;

while（generation

{

generation++;

GenerateNextPopulation（）;

EvaluatePopulation（）;

PerformEvolution（）;

OutputTextReport（）;

}

}

voidGenerateInitialPopulation（void）

{

inti,j;

for（i=0;i

{

for（j=0;j

{

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

'1':

'0';

}

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

}

}

voidGenerateNextPopulation（void）

{

SelectionOperator（）;

CrossoverOperator（）;

MutationOperator（）;

}

voidEvaluatePopulation（void）

{

CaculateObjectValue（）;

CaculateFitnessValue（）;

FindBestAndWorstIndividual（）;

}

longDecodeChromosome（char*string,intpoint,intlength）

{

inti;

longdecimal=0;

char*pointer;

for（i=0,pointer=string+point;i

{

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

}

return（decimal）;

}

voidCaculateObjectValue（void）

{

inti;

longtemp1,temp2;

doublex1,x2;

for（i=0;i

{

temp1=DecodeChromosome（population[i].chrom,0,LENGTH1）;

temp2=DecodeChromosome（population[i].chrom,LENGTH1,LENGTH2）;

x1=4.096*temp1/1023.0-2.048;

x2=4.096*temp2/1023.0-2.048;

population[i].value=100*（x1*x1-x2）*（x1*x1-x2）+（1-x1）*（1-x1）;

}

}

voidCaculateFitnessValue（void）

{

inti;

doubletemp;

for（i=0;i

{

if（FunctionMode==MAXIMIZATION）

{

if（（population[i].value+Cmin）>0.0）

{

temp=Cmin+population[i].value;

}

elsetemp=0.0;

}

if（FunctionMode==MINIMIZATION）

{

if（population[i].value

{

temp=Cmax-population[i].value;

}

elsetemp=0.0;

}

population[i].fitness=temp;

}

}

voidFindBestAndWorstIndividual（void）

{

inti;

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;

}

if（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（void）

{

if（bestindividual.fitness>currentbest.fitness）currentbest=population[best_index];

elsepopulation[worst_index]=currentbest;

}

voidSelectionOperator（void）

{

inti,index;

doublep;

doublesum=0.0;

doublecfitness[POPSIZE];

structindividualnewpopulation[POPSIZE];

for（i=0;i

for（i=0;i

for（i=1;i

for（i=0;i

{

p=（rand（））/（double）（RAND_MAX）;;

index=0;

while（p>cfitness[index]）index++;

newpopulation[i]=population[index];

}

for（i=0;i

}

voidCrossoverOperator（void）

{

inti,j;

intindex[POPSIZE];

intpoint,temp;

doublep;

charch;

for（i=0;i

for（i=0;i

{

point=random（PopSize-i）;/*random（PopSize-1）=rand（）%（PopSize-1）*/

temp=index[i];

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

index[point+i]=temp;

}

/*循环实现种群内随机两两交换打乱种群顺序*/

for（i=0;i

{

p=（rand（））/（double）（RAND_MAX）;;

if（p

{

point=rand（）%（CHROMLENGTH-1）+1;//random（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;

}

}

}

}

voidMutationOperator（void）

{

inti,j;

doublep;

for（i=0;i

{

for（j=0;j

{

p=（rand（））/（double）（RAND_MAX）;;

if（p

{

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

'1':

'0';

}

}

}

}

voidOutputTextReport（void）

{

inti=0;

doubleaverage;

fstreamkan_table;

kan_table.open（"f:

\\kan_table.txt",ios:

:

app|ios:

:

out）;

doublesum;

sum=0.0;

for（i=0;i

sum+=population[i].value;

average=sum/PopSize;

kan_table<<"gen="<

kan_table<<"ave="<

kan_table<<""<

kan_table<

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

printf（"chromosome="）;

for（i=0;i

printf（"%c",currentbest.chrom[i]）;

printf（"\n"）;

}