Fortran遗传算法

Fortran是一种古老的编程语言，但它在科学计算领域仍然很流行。在Fortran中实现遗传算法需要以下步骤：

1. 定义问题：定义适合度函数和问题变量。

2. 初始化种群：随机生成一组变量的初始值，并计算它们的适合度。

3. 选择优秀个体：使用轮盘赌选择策略选择适合度高的个体。

4. 交叉：通过交叉操作，将两个个体的基因重组，产生新的个体。

5. 变异：对于新产生的个体，以一定的概率进行变异操作。

6. 更新种群：根据新产生的个体，更新种群。

7. 迭代：重复执行以上步骤，直到达到预设迭代次数或满足终止条件。

以下是Fortran中一个简单的遗传算法示例：

program genetic_algorithm
implicit none

integer, parameter :: pop_size = 10 ! 种群大小
integer, parameter :: chromo_size = 5 ! 基因长度
real, parameter :: mut_rate = 0.1 ! 变异概率
integer, parameter :: max_iter = 100 ! 最大迭代次数

real :: fitness(pop_size) ! 适合度函数值
real :: chromo(pop_size, chromo_size) ! 种群基因
real :: new_chromo(pop_size, chromo_size) ! 新种群基因

integer :: i, j, k, iter
real :: total_fitness, r, p

! 初始化种群
do i = 1, pop_size
  do j = 1, chromo_size
    chromo(i,j) = rand()
  end do
end do

! 迭代
do iter = 1, max_iter
  ! 计算适合度函数
  do i = 1, pop_size
    fitness(i) = 0.0
    do j = 1, chromo_size
      fitness(i) = fitness(i) + chromo(i,j)
    end do
  end do

  ! 计算总适合度函数值
  total_fitness = 0.0
  do i = 1, pop_size
    total_fitness = total_fitness + fitness(i)
  end do

  ! 选择优秀个体
  do i = 1, pop_size
    r = rand() * total_fitness
    p = 0.0
    do j = 1, pop_size
      p = p + fitness(j)
      if (p > r) then
        new_chromo(i,:) = chromo(j,:)
        exit
      end if
    end do
  end do

  ! 交叉
  do i = 1, pop_size, 2
    r = rand()
    if (r < 0.5) then
      do j = 1, chromo_size
        new_chromo(i,j) = (new_chromo(i,j) + new_chromo(i+1,j)) / 2.0
        new_chromo(i+1,j) = (new_chromo(i,j) + new_chromo(i+1,j)) / 2.0
      end do
    end if
  end do

  ! 变异
  do i = 1, pop_size
    do j = 1, chromo_size
      r = rand()
      if (r < mut_rate) then
        new_chromo(i,j) = rand()
      end if
    end do
  end do

  ! 更新种群
  do i = 1, pop_size
    chromo(i,:) = new_chromo(i,:)
  end do
end do

end program genetic_algorithm