C++实现的遗传算法源码示例

"这是一个使用Visual C++编写的遗传算法源代码示例，适用于求解具有正向值评估函数的问题。程序定义了种群大小、最大代数、问题变量数量、交叉概率和突变概率等核心参数。" 在计算机科学和优化问题解决中，遗传算法是一种受到生物进化启发的搜索算法，常用于寻找全局最优解。这段C++代码提供了一个简单的遗传算法实现，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **遗传编码**：在这个例子中，`genotype` 结构体代表了一个个体（或称染色体），它由`gene`数组表示，其中包含了问题的变量。每个个体都具有一个与之相关的适应度值（fitness）。 2. **适应度函数**：适应度函数是衡量个体在特定问题中表现好坏的标准。在这个程序中，个体的适应度值等于目标函数的值，由于目标函数只接受正数值，因此适应度值也总是正的。 3. **种群管理**：`POPSIZE` 定义了种群的大小，即同时存在的个体数量。这在实际应用中可以根据问题的复杂性和计算资源进行调整。 4. **代数与迭代**：`MAXGENS` 指定了算法运行的最大代数，即算法将迭代多少次。在达到这个最大代数后，算法可能会停止或返回当前的最佳解决方案。 5. **交叉操作**：`PXOVER` 是交叉概率，决定了两个父代个体在生成子代时基因重组的可能性。在这个实现中，交叉概率被设置为0.8，意味着大多数个体在繁殖时会进行交叉。 6. **突变操作**：`PMUTATION` 是突变概率，用于保持种群的多样性，防止过早收敛。在这个示例中，突变概率为0.15，意味着每个性状有15%的机会发生突变。 7. **边界处理**：`upper` 和 `lower` 数组分别定义了个体基因的上界和下界，确保解在问题的可行域内。 8. **相对适应度**：`rfitness` 是相对适应度，通常用于归一化适应度值，确保所有个体之间的比较公平，特别是当适应度值差距较大时。 9. **文件输出**：`galog` 文件用于记录算法的运行过程，如每一代的最佳个体、适应度值等信息，便于分析和调试。 这个遗传算法实现虽然简单，但它包含了遗传算法的基本流程：选择、交叉、变异和适应度评估。对于初学者来说，这是一个很好的起点，可以理解遗传算法的基本原理，并根据具体需求进行扩展和优化。在实际应用中，遗传算法可以用于解决各种优化问题，如函数优化、调度问题、旅行商问题等。