C++实现遗传算法解决Rosenbrock函数优化

"该资源是关于使用C++编程语言实现遗传算法的一个实例，特别针对解决Rosenbrock函数的全局最优化问题。程序包括初始化、适应度计算、选择、交叉、变异和解码等核心遗传算法步骤，并在vc++6.0环境下编译通过，被推荐为经典学习资料。" 在计算机科学领域，遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，常用于解决优化问题。在这个C++实现中，遗传算法被用来寻找Rosenbrock函数的全局最大值。Rosenbrock函数是一类非线性多变量函数，具有多个局部极小值，找到全局最大值或最小值是一个挑战。这个函数的表达式为：f(x1,x2)=100(x1^2-x2^2)^2+(1-x1)^2，其中x1和x2是变量，约束条件为-2.048≤xi≤2.048(i=1,2)。 程序主要包含以下几个关键部分： 1. **初始化(Initialization)**：`initial(population*)`函数负责生成初始种群。在这个例子中，种群大小设置为M=8，每个个体由两个决策变量（x1, x2）组成，表示Rosenbrock函数的可能解。 2. **适应度计算(Evaluation Fitness)**：`evaluefitness(population*)`函数计算每个个体的适应度，即Rosenbrock函数的值。适应度值通常被用来衡量一个解决方案的质量，低适应度值对应于更好的解决方案。 3. **选择(Selection)**：`select(population*)`函数根据适应度值进行选择操作，通常采用轮盘赌选择或其他策略，以保留优秀个体并淘汰较差个体。 4. **交叉(Crossover)**：`crossover(population*)`函数模拟生物的基因重组，通过选取两个父代个体的部分特征来生成新的子代个体，保持种群的多样性。 5. **变异(Mutation)**：`mutation(population*)`函数模拟生物的基因突变，随机改变部分个体的特征，以防止算法陷入局部最优。 6. **解码(Decoding)**：`decoding(population*)`函数将编码的个体转换为实际的解，以便理解和分析。 7. **循环迭代**：在`main()`函数中，以上步骤在设定的终止代数(T=2)内重复进行，直到找到满足条件的解或者达到最大迭代次数。 通过这些步骤，遗传算法能够在多轮迭代中逐步改进解的品质，最终可能找到Rosenbrock函数的全局最优解。在vc++6.0环境下，这个程序已经过测试并能够成功运行，对于学习遗传算法的原理和C++实现是一个很好的实例。