遗传算法fortran

遗传算法是一种优化算法，通过模拟进化的过程来搜索最优解。在Fortran中实现遗传算法的源代码如下所示：

function shiying(ranseti)
    !评价适应值的子函数
    real :: ranseti(4), shiying
    integer :: i, sum
    sum = 1
    do i = 1, 4
        sum = sum + ranseti(i)**2
    end do
    shiying = 1.0 / sum
end function

function best(elva)
    !判断最佳的染色体
    real :: elva(5) !elva 是一个一维数组，存储着五个染色体的适应度
    integer :: i, j, best
    !best 存储的是最好染色体的下标
    do i = 1, 5
        do j = 1, 5
            if (elva(i) < elva(j)) then
                goto 10
            end if
        end do
    10 continue
    end do
end function

subroutine bianyi(c)
    !少量的变异
    real :: c(5, 4), random(5, 4)
    integer :: i, j
    do i = 1, 5
        do j = 1, 4
            call random_number(random(i, j))
            if (random(i, j) <= 0.1) then
                call random_number(random(i, j))
                c(i, j) = random(i, j)
            end if
        end do
    end do
end subroutine

subroutine chushihua(c)
    !初始化种群染色体
    real :: c(5, 4), random(5, 4)
    integer :: i, j
    do i = 1, 5
        do j = 1, 4
            call random_number(random(i, j))
            c(i, j) = random(i, j)
        end do
    end do
end subroutine

以上代码主要包含了遗传算法的评价适应值、选择最佳染色体、变异和初始化种群的子程序。