C语言实现遗传算法详解

"这篇文章主要介绍了如何使用C语言实现遗传算法，包括了遗传算法的基本结构、主要变量和函数的定义，以及部分随机数生成和种群操作的实现代码。" 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，常用于解决复杂问题的求解。在C语言中实现遗传算法，首先需要定义相关的数据结构来表示个体和种群。在这个例子中，`struct individual` 表示一个个体，包含了染色体（`unsigned* chrom`）、适应度（`double fitness`）、变量值（`double varible`）以及父个体信息（`int parent[2]`）等关键元素。`struct bestever` 用来记录最佳个体的信息，包括染色体、适应度、对应变量值和生成代数。 程序中定义了全局变量，如 `oldpop` 和 `newpop` 分别表示当前代和新一代种群，以及 `bestfit` 用于存储最佳个体信息。`sumfitness`、`max`、`avg` 和 `min` 分别表示种群的适应度总和、最大值、平均值和最小值，这些变量用于评估种群的整体性能。`pcross` 和 `pmutation` 是交叉概率和变异概率，控制算法的进化过程。`popsize` 和 `lchrom` 分别是种群大小和染色体长度，`chromsize` 用于计算染色体的存储需求。`gen`、`maxgen`、`run` 和 `maxruns` 定义了当前世代、最大世代、当前运行次数和总运行次数。 此外，随机数生成是遗传算法中的重要部分，这里使用了静态变量 `oldrand`、`jrand`、`rndx2` 和 `rndcalcflag` 来实现随机数生成器。最后，`outfp` 是输出文件指针，用于记录算法的运行结果。 遗传算法的核心步骤包括初始化种群、计算适应度、选择、交叉、变异和终止条件检查。在这个C程序中，这些步骤将通过一系列函数实现，比如初始化种群的函数会生成随机染色体，计算适应度的函数会根据目标函数计算每个个体的适应度，选择过程可能会采用轮盘赌选择或其他策略，交叉和变异则会按照预设的概率进行。在每一代结束后，都会更新最佳个体，并检查是否达到终止条件，如达到最大世代或找到满意解。 通过这个C程序，读者可以了解到遗传算法的基本流程，并结合自身的实际问题，调整参数和优化算法，以解决特定的优化问题。