自适应遗传算法程序实操：函数最优化示例

本资源是一段名为"自适应遗传优化算法函数最优化SGA_AUTO.C"的程序代码，它基于基本遗传算法（Simple Genetic Algorithm，SGA）进行设计。该程序由华南理工大学电子与信息学院的苏勇在2004年4月开发，主要应用于求解函数最优化问题。代码的目标是通过自适应遗传算法对函数进行优化，寻找使其适应度最高的解。 以下是关键知识点的详细解释： 1. **基本结构定义**： - `struct individual`：定义了一个个体，包含染色体(chrom)、适应度(fitness)、变量值(varible)，交叉位置(xsite)，以及两个父个体的索引(parent)。同时，还有特定数据指针(utility)。 - `struct bestever`：用于存储历史最佳个体的信息，包括染色体(chrom)、适应度(fitness)、对应变量值(varible)以及该个体所属的世代(generation)。 2. **种群管理**： - `struct individual* oldpop` 和 `struct individual* newpop` 分别代表当前世代种群和下一代种群，用于存储和更新种群信息。 - `struct bestever bestfit` 存储当前找到的最佳个体信息。 3. **性能指标**： - `sumfitness`, `max`, `avg`, `min` 分别是种群中所有个体适应度的累计、最大值、平均值和最小值，用于评估种群的整体表现。 - `pcross` 和 `pmutation` 是交叉( crossover )和变异 (mutation)的概率，控制算法的随机性和多样性。 4. **参数和控制变量**： - `popsize` 表示种群的大小，即同时运行的个体数量。 - `lchrom` 是染色体的长度，反映了问题的维度或决策变量的数量。 - `chromsize` 计算一个染色体所需的字节数，用于内存分配。 - `gen` 是当前世代的计数，记录了算法迭代的进程。 5. **算法流程**： - 该程序可能包括以下核心步骤：初始化种群，计算个体适应度，选择操作（如轮盘赌选择或 Tournament 选择），交叉和变异操作，以及保存最佳个体。然后根据 `pcross` 和 `pmutation` 的设置进行迭代，直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数或适应度达到阈值）。 6. **自适应性**： 基于基本遗传算法的自适应性可能体现在对交叉和变异概率的调整上，根据当前种群的性能动态地改变这些参数，以提高算法的搜索效率。这可能是通过监控平均适应度或其他相关统计量来实现的。 总结来说，这段代码提供了如何运用自适应遗传算法在程序中进行函数优化的具体实现，包括个体、种群管理和优化过程的关键组成部分。通过学习和理解这段代码，开发者可以掌握如何在实际问题中应用遗传算法进行求解，并理解自适应策略如何提升算法性能。