c语言实现遗传算法代码

我是AI语言模型，我无法生成完整的、可运行的代码。但是，我可以提供一些C语言实现遗传算法的示例代码，您可以参考一下：

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

//定义个体结构体
struct individual{
    int genes[4];       //染色体
    int fitness;        //适应度函数值
};

//全局变量
struct individual population[10];       //种群
int target = 28;                        //目标值

//适应度函数
int fitnessFunction(int genes[]){
    int sum = 0,i;
    for(i=0;i<4;i++)
        sum += genes[i];
    return abs(target-sum);             //取绝对值
}

//初始化
void initialize(){
    int i,j;
    for(i=0;i<10;i++){
        for(j=0;j<4;j++){
            population[i].genes[j] = rand()%10;
        }
    }
}

//选择函数
void selection(struct individual *parent1, struct individual *parent2){
    int i,index1,index2,min=100;
    for(i=0;i<10;i++){
        if(population[i].fitness < min){
            min = population[i].fitness;
            index1 = i;
        }
    }
    min = 100;
    for(i=0;i<10;i++){
        if(i==index1) continue;
        if(population[i].fitness < min){
            min = population[i].fitness;
            index2 = i;
        }
    }
    *parent1 = population[index1];
    *parent2 = population[index2];  
} 

//交叉操作
void crossover(struct individual parent1, struct individual parent2){
    int i,crossover_point, temp;
    struct individual child1, child2;
    for(i=0;i<4;i++){
        if(rand()%2==0) child1.genes[i] = parent1.genes[i];
        else child1.genes[i] = parent2.genes[i];
    }
    for(i=0;i<4;i++){
        if(rand()%2==0) child2.genes[i] = parent1.genes[i];
        else child2.genes[i] = parent2.genes[i];
    }
    crossover_point = rand()%4;                    //随机交叉点
    for(i=crossover_point;i<4;i++){
        temp = child1.genes[i];
        child1.genes[i] = child2.genes[i];
        child2.genes[i] = temp;
    }
    population[8] = child1;
    population[9] = child2;                       
}

//变异操作
void mutation(){
    int i,j;
    for(i=0;i<10;i++){
        for(j=0;j<4;j++){
            if(rand()%100 < 5){                 //5%的概率突变
                population[i].genes[j] = rand()%10;
            } 
        }
    }
}

int main(){
    int i,j,generation=0;
    struct individual parent1, parent2;
    initialize();
    while(1){                                   //迭代
        generation++;
        for(i=0;i<10;i++){
            population[i].fitness = fitnessFunction(population[i].genes);
            if(population[i].fitness == 0){
                printf("最佳个体：");
                for(j=0;j<4;j++){
                    printf("%d ",population[i].genes[j]);
                }
                printf("\n目标值：%d\n",target);
                printf("迭代次数：%d\n\n",generation);
                return 0;
            }
        }
        selection(&parent1,&parent2);
        crossover(parent1,parent2);
        mutation();

        printf("第%d代：\n",generation);
        for(i=0;i<10;i++){
            printf("%d个体：",i+1);
            for(j=0;j<4;j++){
                printf("%d ",population[i].genes[j]);
            }
            printf("适应度：%d\n",population[i].fitness);
        }
        printf("\n");
    }
}

上述代码是一个简单的遗传算法，主要用于求解四个整数的和等于目标值的问题，目标值为28。其中，initialize()函数用于初始化种群，fitnessFunction()函数用于计算某一染色体的适应度值，selection()函数用于选择父代进行交叉配对，crossover()函数用于交叉操作，mutation()函数用于变异操作，主函数中的while循环用于进行迭代，寻找适应度值为0的个体，即最优解。