bizer算法用c语言

Bizer算法是一种基于遗传算法的求解优化问题的方法，我们可以使用C语言来实现它。下面是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define POP_SIZE 100 // 种群规模
#define MAX_GEN 1000 // 最大迭代次数
#define MUT_RATE 0.01 // 变异率
#define CROSS_RATE 0.7 // 交叉率
#define TOURN_SIZE 5 // 锦标赛选择大小
#define GENE_SIZE 30 // 基因长度

// 定义个体结构体
typedef struct {
    int gene[GENE_SIZE];
    double fitness;
} Individual;

// 初始化种群
void initialize_population(Individual *pop) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
        for (j = 0; j < GENE_SIZE; j++) {
            pop[i].gene[j] = rand() % 2;
        }
    }
}

// 计算个体的适应度
void evaluate(Individual *pop) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
        double x = 0.0;
        for (j = 0; j < GENE_SIZE; j++) {
            x += pop[i].gene[j] * (1 << (GENE_SIZE - 1 - j));
        }
        pop[i].fitness = x * x - 18 * x + 50;
    }
}

// 选择操作
void selection(Individual *pop, Individual *parents) {
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
        int best = rand() % POP_SIZE;
        for (j = 1; j < TOURN_SIZE; j++) {
            k = rand() % POP_SIZE;
            if (pop[k].fitness < pop[best].fitness) {
                best = k;
            }
        }
        parents[i] = pop[best];
    }
}

// 交叉操作
void crossover(Individual *parents, Individual *offspring) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i += 2) {
        if (rand() < CROSS_RATE * RAND_MAX) {
            int pt = rand() % GENE_SIZE;
            for (j = 0; j < pt; j++) {
                offspring[i].gene[j] = parents[i].gene[j];
                offspring[i + 1].gene[j] = parents[i + 1].gene[j];
            }
            for (j = pt; j < GENE_SIZE; j++) {
                offspring[i].gene[j] = parents[i + 1].gene[j];
                offspring[i + 1].gene[j] = parents[i].gene[j];
            }
        } else {
            offspring[i] = parents[i];
            offspring[i + 1] = parents[i + 1];
        }
    }
}

// 变异操作
void mutation(Individual *offspring) {
    int i, j;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
        for (j = 0; j < GENE_SIZE; j++) {
            if (rand() < MUT_RATE * RAND_MAX) {
                offspring[i].gene[j] = 1 - offspring[i].gene[j];
            }
        }
    }
}

// 更新种群
void update_population(Individual *pop, Individual *offspring) {
    int i;
    for (i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
        pop[i] = offspring[i];
    }
}

// 找到最好的个体
Individual find_best_individual(Individual *pop) {
    int i;
    Individual best = pop[0];
    for (i = 1; i < POP_SIZE; i++) {
        if (pop[i].fitness < best.fitness) {
            best = pop[i];
        }
    }
    return best;
}

int main() {
    srand((unsigned)time(NULL));
    Individual pop[POP_SIZE];
    Individual parents[POP_SIZE];
    Individual offspring[POP_SIZE];
    int gen;
    initialize_population(pop);
    evaluate(pop);
    for (gen = 1; gen <= MAX_GEN; gen++) {
        selection(pop, parents);
        crossover(parents, offspring);
        mutation(offspring);
        evaluate(offspring);
        update_population(pop, offspring);
        printf("gen=%d, best fitness=%f\n", gen, find_best_individual(pop).fitness);
    }
    return 0;
}

上述代码是一个二进制编码的遗传算法求解函数 $y=x^2-18x+50$ 的最小值的示例。其中，$POP\_SIZE$ 表示种群规模，$MAX\_GEN$ 表示最大迭代次数，$MUT\_RATE$ 表示变异率，$CROSS\_RATE$ 表示交叉率，$TOURN\_SIZE$ 表示锦标赛选择大小，$GENE\_SIZE$ 表示个体的基因长度。在主函数中，我们先初始化种群，然后使用遗传算法进行优化，每一代都会输出当前最好的个体的适应度值。