C++遗传算法类详解与实例

28 浏览量更新于2024-09-01 收藏 65KB PDF 举报

本文将深入解析C++实现的遗传算法类文件实例，为学习和应用遗传算法提供一个实用的学习资料。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化搜索技术，它模拟生物进化过程，用于解决复杂问题中的全局优化问题。在本文中，作者首先介绍了遗传算法的基本概念和原理，然后通过一个具体的C++类文件来展示其核心功能和实现细节。 C++遗传算法类的核心部分包括以下几个关键组件： 1. **参数设置**：文章定义了一系列常量，如种群大小（POPSIZE）、最大代数（MAXGENS）、变量数量（NVARS）、交叉概率（PXOVER）、突变概率（PMUTATION）等，这些参数对算法性能至关重要。例如，POPSIZE决定了种群中个体的数量，MAXGENS控制了算法的迭代次数，而PXOVER和PMUTATION则影响了遗传操作的频率。 2. **数据结构**：`genotype` 结构体包含基因数组（gene[]）、个体的变量上界（upper[]）、下界（lower[]）、适应值（fitness）以及相对适应值（rfitness）。适应值表示个体在目标函数上的表现，而相对适应值则是其在当前种群中的位置。 3. **核心函数**：类中可能包含了初始化、选择、交叉、突变和评估等核心函数。初始化函数负责创建初始种群；选择函数根据适应度函数挑选出优秀的个体；交叉操作（如单点交叉或均匀交叉）用于生成新的基因组合；突变操作则随机改变部分基因以增加多样性；评估函数计算每个个体的适应值。 4. **迭代过程**：整个算法流程包括循环执行多代，每一代都会通过选择、交叉和突变操作更新种群，同时记录最佳个体及其适应值。当达到最大代数或种群适应值变化很小（STOP0.001）时，算法停止。 5. **输出与日志**：`galog` 是一个指向文件的指针，用于记录算法运行过程中的一些关键信息，如每代的最优解和适应值，这对于理解和调试算法非常有帮助。本文提供的C++代码实例详细展示了遗传算法的编码实现，不仅有助于新手理解算法的工作原理，也提供了实际操作的代码模板，对于那些想要在C++环境中应用遗传算法的人来说，是一份非常宝贵的参考资料。通过阅读和实践这个类，读者可以掌握如何在C++中设计和实现遗传算法，解决实际问题。

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主要介绍了C++遗传算法的一个类文件,是学习遗传算法的绝佳参考资料,需要的朋友可以参考下

本文所述为C++实现的遗传算法的类文件实例。一般来说遗传算法可以解决许多问题，希望本文所述的C++遗传算法类文件，

可帮助你解决更多问题，并且代码中为了便于读者更好的理解，而加入了丰富的注释内容，是新手学习遗传算法不可多得的参

考代码。

具体代码如下所示：

#include "stdafx.h"

#include<iostream>

#include<cstdio>

#include<cstdlib>

#include<cmath>

#include<ctime>//把日期和时间转换为字符串

using namespace std;

//Parametes setting

#define POPSIZE 200 //population size

#define MAXGENS 1000 //max number of generation

#define NVARS 2 //no of problem variables

#define PXOVER 0.75 //probalility of crossover

#define PMUTATION 0.15 //probalility of mutation

#define TRUE 1

#define FALSE 0

#define LBOUND 0

#define UBOUND 12

#define STOP 0.001

int generation; //current generation no

int cur_best; //best individual

double diff;

FILE *galog; //an output file

struct genotype

{

double gene[NVARS]; //a string of variables基因变量

double upper[NVARS]; //individual's variables upper bound 基因变量取值上确界

double lower[NVARS]; //individual's batiables lower bound 基因变量取值下确界

double fitness; //individual's fitness个体适应值

double rfitness; //relative fitness个体适应值占种群适应值比例

double cfitness; //curmulation fitness个体适应值的累加比例

};

struct genotype population[POPSIZE+1];

//population 当前种群 population[POPSIZE]用于存放个体最优值并假设最优个体能存活下去

//在某些遗传算法中最优值个体并不一定能够存活下去

struct genotype newpopulation[POPSIZE+1]; //new population replaces the old generation 子种群

/*Declaration of procedures used by the gentic algorithm*/

void initialize(void); //初始化函数

double randval(double,double); //随机函数

double funtion(double x1,double x2); //目标函数

void evaluate(void); //评价函数

void keep_the_best(void); //保留最优个体

void elitist(void); //当前种群与子代种群最优值比较

void select(void);

void crossover(void); //基因重组函数

void swap(double *,double *); //交换函数

void mutate(void); //基因突变函数

double report(void); //数据记录函数

void initialize(void)

{

int i,j;

for(i=0;i<NVARS;i++)

{

for(j=0;j<POPSIZE+1;j++)

{

if(!i)

{

population[j].fitness=0;

population[j].rfitness=0;

population[j].cfitness=0;

}

population[j].lower[i]=LBOUND;

population[j].upper[i]=UBOUND;

population[j].gene[i]=randval(population[j].lower[i],population[j].upper[i]);

}

//***************************************************************************

//Random value generator:generates a value within bounds

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