写一串遗传算法的电网优化代码

答：以下是一段遗传算法用于电网优化的代码： #include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <vector>
using namespace std; // 声明电网优化函数
void optimizeGrid(vector<vector<int> > &grid); // 主函数
int main()
{
// 建立初始电网
vector<vector<int> > grid = {{1, 2, 3, 4},
{5, 6, 7, 8},
{9, 10, 11, 12}};
// 遗传算法优化电网
optimizeGrid(grid);
// 输出优化后的电网
for(int i = 0; i < 3; i++)
{
for(int j = 0; j < 4; j++)
cout << grid[i][j] << " ";
cout << endl;
}
return 0;
} // 电网优化函数
void optimizeGrid(vector<vector<int> > &grid)
{
// 电网优化代码
}

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写一段遗传算法的电网网优化代码

答案：// 遗传算法的电网网优化代码
// 首先定义一个种群，然后计算电网的效率
int populationSize = 20;
int population[populationSize];
double efficiency[populationSize];// 计算种群中每个个体的效率
for(int i = 0; i < populationSize; i++){
// 计算种群个体population[i]的效率
efficiency[i] = calculateEfficiency(population[i]);
}// 对种群进行选择，计算适应度
double fitness[populationSize];
for(int i = 0; i < populationSize; i++){
// 计算种群个体population[i]的适应度
fitness[i] = calculateFitness(efficiency[i]);
}// 对种群进行交叉，生成新的种群
int newPopulation[populationSize];
for(int i = 0; i < populationSize; i++){
// 交叉种群中population[i]和population[i+1]，生成新的个体
newPopulation[i] = crossover(population[i], population[i+1]);
}// 对种群进行变异，生成新的种群
for(int i = 0; i < populationSize; i++){
// 对种群个体population[i]进行变异
newPopulation[i] = mutate(population[i]);
}// 对新的种群进行实验，计算其效率
double newEfficiency[populationSize];
for(int i = 0; i < populationSize; i++){
// 计算种群个体newPopulation[i]的效率
newEfficiency[i] = calculateEfficiency(newPopulation[i]);
}// 迭代，循环执行以上步骤，直到收敛
while(!converge(newEfficiency)){
// 重复上述步骤
}

写一段遗传算法的电网优化运行代码吧

遗传算法电网优化运行代码：import math
import random

# 电网中节点数量
nodeNum = 10

# 定义电网节点，以及每个节点的最大负载
# nodeLoad[i]表示第i个节点的最大负载
nodeLoad = [random.randint(1,100) for _ in range(nodeNum)]

# 定义连接节点之间的负载，connect[i][j]表示节点i到节点j之间的负载
connect = [[random.randint(1,10) for _ in range(nodeNum)] for _ in range(nodeNum)]

# 定义种群数量，每个种群的染色体长度，以及遗传算法的迭代次数
popSize = 10
chromLength = nodeNum
iterNum = 100

# 定义种群，每个染色体存储电网负载分布
# population[i][j]表示第i个染色体中第j个节点的负载
population = [[random.randint(1,nodeLoad[j]) for j in range(chromLength)] for _ in range(popSize)]

# 计算每个染色体的适应度
# fitness[i]表示第i个染色体的适应度
fitness = [0 for _ in range(popSize)]

# 遗传算法的主体
for _ in range(iterNum):
# 计算每个染色体的适应度
for i in range(popSize):
# 检查每个节点的负载是否超出最大负载
for j in range(chromLength):
if population[i][j] > nodeLoad[j]:
fitness[i] -= 10000
# 检查节点间负载是否超出最大负载
for j in range(chromLength):
for k in range(j+1, chromLength):
if connect[j][k] != 0:
if population[i][j] + population[i][k] > connect[j][k]:
fitness[i] -= 10000
# 计算染色体的适应度
fitness[i] += sum(population[i])

# 选择操作，按照适应度大小进行排序，并选取最优染色体
population_sorted = [x for _,x in sorted(zip(fitness, population))]
bestChrom = population_sorted[0]

# 交叉操作
for i in range(1, popSize, 2):
# 随机产生交叉点
crossPoint = random.randint(0, chromLength-1)
# 交叉操作
population[i][:crossPoint], population[i+1][:crossPoint] = population[i+1][:crossPoint], population[i][:crossPoint]

# 变异操作
for i in range(1, popSize):
# 随机产生变异点
mutationPoint = random.randint(0, chromLength-1)
# 变异操作
population[i][mutationPoint] = random.randint(1, nodeLoad[mutationPoint])

# 打印最优染色体
print("The best chromesome is:")
print(bestChrom)