C语言遗传算法源代码：优化问题解决方案与详解

本文档提供了一个C语言编写的遗传算法源代码，该算法用于解决优化问题。作者是"迷途de羔狼"，并基于"一个简单的遗传算法源代码和注释"进行了修改和注释，使得代码更易于理解和使用。代码允许用户自定义变量的数量，只需通过更改适应度函数即可适应不同的问题。 核心部分是染色体结构体，其中包含一个double类型的数组gene，存储了NVARS（变量个数，本例中为2）个变量的值。遗传过程包括种群大小（POPSIZE，这里是50）、最大迭代次数（MAXGENS，这里是500），以及交叉（PXOVER，交叉概率，本例中为0.8）和变异（PMUTATION，变异概率，本例中为0.15）的概率设定。 程序使用了stdio.h、stdlib.h、math.h和time.h库，分别处理输入/输出、内存管理、数学计算和时间管理。程序初始化了当前代数（generation）、当前最佳个体（cur_best）的变量，以及一个输出文件指针galog，用于记录算法运行过程中的信息。 值得注意的是，虽然原代码在随机数生成方面表现较好，但交叉和变异算法可能存在简化的问题。作者提到，由于时间限制未进行改进，有兴趣的读者可以考虑使用位运算来增强算法性能。文档提供了作者的联系方式（QQ号：383130408），以便于交流和进一步的代码优化。 程序的输入文件和输出文件都存放在D盘根目录，只需要指定变量的上下界，而变量的个数可以通过修改NVARS值来调整。整体来看，这是一个基础且实用的遗传算法实现，适合学习者作为遗传算法入门或实验项目的基础代码参考。