C语言实现的遗传算法代码分享

"C语言写的遗传算法" 本文将详细介绍使用C语言编写的遗传算法，包括算法的实现、原理和优缺点等方面的知识点。 **遗传算法的基本概念** 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学的优化技术，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。该算法由 Holland教授于1975年提出，自此以来，遗传算法已经广泛应用于各种优化问题中。 **遗传算法的实现** 在本文中，我们使用C语言编写了一个简单的遗传算法，以解决 Rosenbrock 函数的优化问题。Rosenbrock 函数是一个经典的优化问题，定义为： f(x1, x2) = 100(x1^2 - x2^2)^2 + (1 - x1)^2 该函数的最优解为 x1 = x2 = 1，f(x1, x2) = 0。 在我们的实现中，我们定义了一个结构体 population，用于存储种群中的个体信息，包括每个个体的x1、x2值、适应度值和累积适应度值等。 ```c struct population { int x[20]; double x1, x2; double fit; double cfit; } p[N], pbest; ``` 其中，N是种群的大小，p是种群数组，pbest是当前最优个体。 **初始化种群** 在遗传算法中，首先需要初始化种群。我们使用随机数生成器来生成初始种群中的个体。 ```c void initial(population *p) { for (int i = 0; i < N; i++) { p[i].x1 = randxy(-2.048, 2.048); p[i].x2 = randxy(-2.048, 2.048); evaluate_fit(&p[i]); } } ``` 其中，randxy函数用于生成随机浮点数，evaluate_fit函数用于计算个体的适应度值。 **选择操作** 在遗传算法中，选择操作用于选择种群中的优秀个体，以便进行交叉和变异操作。我们使用轮盘赌选择算法来选择种群中的个体。 ```c void select(population *p) { double sum_fit = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { sum_fit += p[i].fit; } for (int i = 0; i < N; i++) { p[i].cfit = p[i].fit / sum_fit; } // ... } ``` **交叉操作** 交叉操作用于生成新的个体，以便增加种群的多样性。我们使用单点交叉算法来交叉种群中的个体。 ```c void cross(population *p) { for (int i = 0; i < N; i += 2) { int r = rand01(); if (r < Pc) { int j = rand() % N; double x1_tmp = p[i].x1; double x2_tmp = p[i].x2; p[i].x1 = p[j].x1; p[i].x2 = p[j].x2; p[j].x1 = x1_tmp; p[j].x2 = x2_tmp; } } } ``` 其中，Pc是交叉概率，rand01函数用于生成随机的0或1值。 **变异操作** 变异操作用于引入新的基因，以便增加种群的多样性。我们使用随机变异算法来变异种群中的个体。 ```c void mutate(population *p) { for (int i = 0; i < N; i++) { int r = rand01(); if (r < Pm) { p[i].x1 = randxy(-2.048, 2.048); p[i].x2 = randxy(-2.048, 2.048); evaluate_fit(&p[i]); } } } ``` 其中，Pm是变异概率。 **下一代种群** 在遗传算法中，下一代种群是通过选择、交叉和变异操作生成的。我们使用轮盘赌选择算法来选择种群中的个体，并使用交叉和变异操作来生成新的个体。 ```c void next_generation(population *p) { select(p); cross(p); mutate(p); } ``` **输出结果** 在本文中，我们使用print函数来输出种群中的最优个体。 ```c void print(population *p, int t) { int best = find_the_best(p); printf("Generation %d: x1 = %f, x2 = %f, f = %f\n", t, p[best].x1, p[best].x2, p[best].fit); } ``` 其中，find_the_best函数用于查找种群中的最优个体。 本文详细介绍了使用C语言编写的遗传算法的实现，包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和输出结果等方面的知识点。