C语言实现的简单遗传算法源码解析

"这个资源提供了一个简单的遗传算法的C语言实现，由Denis Cormier和Sita S. Raghavan开发和修正。该代码适用于寻找最大值问题，目标函数值和个体适应度相等，采用比例选择、精英保留、单点交叉和均匀变异策略。为了提高移植性，代码没有图形界面或屏幕输出。源代码可以在ftp.uncc.edu找到，输入文件应为'gadata.txt'，输出文件为'galog.txt'，输入数据定义了变量的上下界。" 遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，灵感来源于生物进化过程。它通过模拟种群的进化，通过迭代过程来寻找问题的最优解。在这个C语言实现中，遗传算法的核心步骤如下： 1. 初始化种群：随机生成一定数量（POP_SIZE，这里是50）的个体，每个个体代表一组可能的解决方案。 2. 适应度评估：计算每个个体的目标函数值，由于这里的适应度函数和目标函数相同，且仅接受正数值，因此个体的价值越大，其适应度越高。 3. 选择操作：使用比例选择策略，根据个体的适应度值来决定其在下一代中生存的概率。适应度高的个体更有可能被选中，这是自然选择的过程。 4. 交叉操作：选择两个父代个体进行单点交叉，生成新的子代个体。这种操作模拟了生物的基因重组。 5. 变异操作：应用均匀变异，随机改变部分个体的部分基因。这增加了种群的多样性，防止过早收敛到局部最优。 6. 精英保留：在新生成的种群中，保留一定比例的上一代适应度最高的个体，确保最优解不会丢失。 7. 重复上述步骤，直到达到预设的最大迭代次数（MAX_GENS，这里是1000）或者找到满足条件的解。 这个简化的遗传算法实现没有使用图形用户界面或屏幕输出，这使得代码可以在不同的操作系统和硬件平台上轻松移植。用户只需要修改常量定义并自定义评价函数，就可以应用于具体的问题求解。 对于更复杂的问题，可能需要考虑其他改进策略，比如多点交叉、非均匀变异、适应度函数的归一化处理，或者引入精英保留策略的变体，以适应不同类型的优化问题。此外，为了跟踪和分析算法的性能，可以添加日志记录和可视化功能。