C语言实现的基础遗传算法函数优化程序
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更新于2025-01-13
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"基本遗传算法的C源程序用于函数最优化,从David E. Goldberg的Pascal SGA代码发展而来。"
遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法,它模仿了自然选择、遗传和突变的过程来寻找问题的最优解。在本C源程序中,我们看到的是一个简单的遗传算法实现,主要用于函数最优化问题。
首先,程序定义了一个名为`individual`的结构体,代表算法中的个体。每个个体由以下部分组成:
1. `unsigned* chrom`: 存储个体的基因(染色体),通常用二进制表示。
2. `double fitness`: 个体的适应度值,衡量个体的优劣程度。
3. `double varible`: 个体对应的变量值,对应实际问题的解。
4. `int xsite`: 个体的未知含义,可能是某种标识或位置信息。
5. `int parent[2]`: 记录个体的双亲,用于遗传操作。
6. `int* utility`: 可能用于辅助计算或存储的数组。
接着,`bestever`结构体用于保存全局最优解的信息,包括最优染色体、适应度值、对应变量值以及达到该解的代数。
`oldpop`和`newpop`分别代表旧的和新的种群,种群是遗传算法的基础,其中包含多个个体。`bestfit`用于存储当前运行中的全局最优个体。
程序中还包括了`sumfitness`(种群总适应度)、`max`(种群最大适应度)、`avg`(种群平均适应度)、`min`(种群最小适应度)等变量,用于统计种群特性。`pcross`和`pmutation`分别是交叉概率和突变概率,控制遗传操作的频率。`popsize`定义了种群大小,`lchrom`、`chromsize`分别表示个体基因长度和问题的维度。`gen`、`maxgen`记录当前代数和最大允许代数,`run`、`maxruns`是当前运行次数和最大运行次数。`printstrings`可能用于控制是否打印种群的基因字符串,`nmutation`、`ncross`则分别记录当前的突变和交叉次数。
程序还引用了`graph.c`,这可能包含了用于绘图或显示结果的函数。`oldrand`是一个静态数组,可能是用来实现自定义随机数生成器的。
在实际应用中,遗传算法一般包括以下步骤:
1. 初始化种群:随机生成初始的个体集合。
2. 适应度评估:计算每个个体的适应度值。
3. 选择操作:根据适应度值,选择一部分个体作为父代。
4. 交叉操作:将父代个体进行交叉,生成新的子代。
5. 突变操作:对子代进行随机突变,增加多样性。
6. 重复步骤2到5,直到达到预设的代数或满足停止条件。
本C程序的实现遵循了这些基本步骤,通过调用相应的函数执行遗传算法流程,以解决特定的函数优化问题。
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