c语言遗传算法商旅问题

时间: 2023-12-21 22:30:31 浏览: 37
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法,可以用于解决许多实际问题,其中商旅问题是其中一个经典的问题。商旅问题是指在给定的一组城市和每对城市之间的距离的情况下,找到一条经过每个城市一次且总距离最短的路径。以下是使用遗传算法解决商旅问题的C语言代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define CITY_NUM 10 // 城市数量 #define POP_SIZE 100 // 种群数量 #define GENERATION_NUM 500 // 迭代次数 #define CROSSOVER_RATE 0.8 // 交叉概率 #define MUTATION_RATE 0.1 // 变异概率 // 城市坐标结构体 typedef struct { int x; int y; } City; // 种群结构体 typedef struct { int path[CITY_NUM]; // 路径 double fitness; // 适应度 } Individual; // 初始化城市坐标 void init_cities(City cities[]) { srand((unsigned)time(NULL)); for (int i = 0; i < CITY_NUM; i++) { cities[i].x = rand() % 100; cities[i].y = rand() % 100; } } // 计算两个城市之间的距离 double distance(City city1, City city2) { return sqrt(pow(city1.x - city2.x, 2) + pow(city1.y - city2.y, 2)); } // 计算路径长度 double path_length(int path[]) { double length = 0; for (int i = 0; i < CITY_NUM - 1; i++) { length += distance(cities[path[i]], cities[path[i+1]]); } length += distance(cities[path[CITY_NUM-1]], cities[path[0]]); return length; } // 初始化种群 void init_population(Individual population[]) { srand((unsigned)time(NULL)); for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) { for (int j = 0; j < CITY_NUM; j++) { population[i].path[j] = j; } for (int j = 0; j < CITY_NUM; j++) { int k = rand() % CITY_NUM; int temp = population[i].path[j]; population[i].path[j] = population[i].path[k]; population[i].path[k] = temp; } population[i].fitness = 1 / path_length(population[i].path); } } // 选择操作 void selection(Individual population[], Individual parents[]) { double fitness_sum = 0; for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) { fitness_sum += population[i].fitness; } for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) { double p = (double)rand() / RAND_MAX * fitness_sum; double sum = 0; for (int j = 0; j < POP_SIZE; j++) { sum += population[j].fitness; if (sum >= p) { parents[i] = population[j]; break; } } } } // 交叉操作 void crossover(Individual parents[], Individual offspring[]) { for (int i = 0; i < POP_SIZE; i += 2) { if ((double)rand() / RAND_MAX < CROSSOVER_RATE) { int point1 = rand() % CITY_NUM; int point2 = rand() % CITY_NUM; if (point1 > point2) { int temp = point1; point1 = point2; point2 = temp; } int k = 0; int temp[CITY_NUM]; for (int j = point1; j <= point2; j++) { temp[k++] = parents[i].path[j]; } for (int j = 0; j < CITY_NUM; j++) { if (j < point1 || j > point2) { for (int l = 0; l < k; l++) { if (parents[i+1].path[j] == temp[l]) { goto end; } } offspring[i].path[j] = parents[i+1].path[j]; } else { offspring[i].path[j] = temp[j-point1]; } end:; } k = 0; for (int j = point1; j <= point2; j++) { temp[k++] = parents[i+1].path[j]; } for (int j = 0; j < CITY_NUM; j++) { if (j < point1 || j > point2) { for (int l = 0; l < k; l++) { if (parents[i].path[j] == temp[l]) { goto end2; } } offspring[i+1].path[j] = parents[i].path[j]; } else { offspring[i+1].path[j] = temp[j-point1]; } end2:; } } else { offspring[i] = parents[i]; offspring[i+1] = parents[i+1]; } offspring[i].fitness = 1 / path_length(offspring[i].path); offspring[i+1].fitness = 1 / path_length(offspring[i+1].path); } } // 变异操作 void mutation(Individual offspring[]) { for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) { if ((double)rand() / RAND_MAX < MUTATION_RATE) { int point1 = rand() % CITY_NUM; int point2 = rand() % CITY_NUM; int temp = offspring[i].path[point1]; offspring[i].path[point1] = offspring[i].path[point2]; offspring[i].path[point2] = temp; offspring[i].fitness = 1 / path_length(offspring[i].path); } } } // 寻找最优解 void find_best_solution(Individual population[], Individual *best_solution) { *best_solution = population[0]; for (int i = 1; i < POP_SIZE; i++) { if (population[i].fitness > best_solution->fitness) { *best_solution = population[i]; } } } int main() { City cities[CITY_NUM]; init_cities(cities); Individual population[POP_SIZE]; init_population(population); Individual parents[POP_SIZE]; Individual offspring[POP_SIZE]; Individual best_solution; for (int i = 0; i < GENERATION_NUM; i++) { selection(population, parents); crossover(parents, offspring); mutation(offspring); find_best_solution(offspring, &best_solution); printf("Generation %d: %lf\n", i+1, best_solution.fitness); for (int j = 0; j < POP_SIZE; j++) { population[j] = offspring[j]; } } printf("Best solution: "); for (int i = 0; i < CITY_NUM; i++) { printf("%d ", best_solution.path[i]); } printf("\n"); return 0; } ```

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