遗传算法程序实现与应用示例

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索优化方法，常用于解决复杂的优化问题，如生产调度、机器学习中的参数调整等。在这个程序实现中，我们首先看到的是C语言的代码片段，展示了遗传算法的基本结构。 1. **随机数生成函数**: - `crandom(int x)` 和 `doublerandom()` 用于生成0到1之间的均匀随机数，以及介于0.1和1的小数范围随机数。这是遗传算法中关键的组成部分，因为它们用来模拟自然选择中的变异和交叉过程。 - `crandom(void)` 是一个更具体的选择，它生成一个介于0和1之间的随机小数，但会倾向于偏向于0.1或0.9，增加了算法的多样性。 2. **种群初始化**: - `Initial_group` 函数是种群初始化的核心，它根据给定的上界和下界限制（`up_limit` 和 `low_limit`）生成初始个体。这些个体作为可能的解决方案，每个个体由一个包含 `N_para` 参数的数组表示，通过随机变异生成，保证了算法的探索性。 3. **加载实时测试数据**: - `Load_data` 函数用于读取外部文件 "realtime\\Realdata.txt" 中的数据，这可能是实际问题的输入或目标函数的评估数据。这部分对于将遗传算法应用到具体问题上至关重要，因为它提供了问题的具体约束和评价标准。 4. **种群和问题定义**: - 提供的部分代码并没有完全展示如何定义问题的具体形式，如目标函数或者适应度函数。通常情况下，遗传算法需要一个适应度函数来评估个体（解）的质量，这个函数没有在给出的代码片段中体现。适应度函数是遗传算法的核心，决定了哪些个体更有可能被选择进行繁殖。 5. **全局变量与控制流程**: - 如 `unsignedseed=1` 用于初始化随机数生成器，`N_hit` 和 `N_Begin` 可能是用于处理训练集和验证集的参数。代码的其余部分可能会包括循环、交叉、变异、选择等遗传算法的核心操作。 这段代码给出了一个遗传算法的基础框架，涉及随机数生成、种群初始化、数据加载和可能的适应度函数评估。然而，为了完整实现遗传算法，还需要定义适应度函数的具体计算方式，以及执行遗传操作（如选择、交叉和变异）的代码。同时，对于特定问题的应用，可能还需要对输入数据进行预处理，并根据实际情况调整参数。