用c语言实现遗传算法

遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的优化算法，它模拟了生物进化的过程来解决优化问题。在 C 语言中，可以使用面向对象的编程思想来实现遗传算法。首先需要定义遗传算法中的个体类型，然后定义选择、交叉和变异等操作，最后再定义算法的主体流程来进行迭代求解。以下是一个简单的 C 语言代码实现：

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

#define N 50  // 种群大小
#define M 100  // 迭代次数
#define Pc 0.6  // 交叉概率
#define Pm 0.001  // 变异概率

// 个体结构体
struct individual
{
    int gene[10];  // 基因
    double fitness;  // 适应度
};

// 初始化种群
void init_population(struct individual *pop)
{
    int i, j;
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        for (j = 0; j < 10; j++)
        {
            pop[i].gene[j] = rand() % 2;
        }
        pop[i].fitness = 0.0;
    }
}

// 计算适应度
void calc_fitness(struct individual *pop)
{
    int i, j;
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        for (j = 0; j < 10; j++)
        {
            pop[i].fitness += pop[i].gene[j] * pow(2, 9 - j);
        }
    }
}

// 选择操作
void selection(struct individual *pop)
{
    int i, j;
    struct individual new_pop[N];  // 新种群
    double fitness_sum = 0.0;  // 适应度总和
    double fitness_prob[N];  //