遗传算法入门示例：Denis Cormier与Sita Raghavan的简化C源码

本文档分享了一个由Denis Cormier（来自北卡罗来纳州立大学）开发，经Sita S. Raghavan（来自北卡罗来纳大学夏洛特分校）修改的简单遗传算法C源代码。这个算法的核心目标是解决优化问题，特别是那些目标函数仅取正值的情况。它基于遗传算法的基本原理，包括比率选择、精华模型（ elitism）、单点交叉和均匀变异等操作。 1. **遗传算法基础** 遗传算法是一种模仿自然选择过程的优化算法，它通过模拟生物进化中的基因传递、突变和选择机制来寻找解决方案。在这个例子中，算法的主要组件包括： - **种群大小**（POPULATION_SIZE）: 定义了算法开始时的个体数量，这里是50个个体。 - **最大迭代次数**（MAX_GENERATIONS）: 算法会在达到这一设定的代数后停止，这里设定为1000代。 2. **适应度评估** 适应度评估在遗传算法中至关重要，这里的代码假设目标函数的值即为个体的适应度。这意味着个体的优劣直接取决于其对应的目标函数值，无须额外区分。 3. **操作方法** - **比率选择**：算法根据每个个体的适应度（目标函数值）来决定哪些个体进入下一代。通常是基于某种概率分配，如轮盘赌选择。 - **精华模型**（Elitism）：最好的个体（最适应的个体）直接进入下一代，确保了一定程度的稳定性。 - **单点交叉**：两个个体的基因（特征）在指定位置进行交换，促进多样性。 - **均匀变异**：随机选择一个或多个基因进行变异，以探索解空间。 4. **变异策略**： 原始代码建议使用均匀变异，但提到了可能改进的地方，即使用高斯变异（Gaussian mutation），这可能有助于在搜索过程中更好地探索复杂的目标函数空间。 5. **输入与输出** 输入文件`gadata.txt`包含了变量的上下界信息，按照变量顺序排列。输出文件`galog.txt`记录了算法运行过程中的关键信息，如每代的最优个体和平均适应度等。 6. **设计考虑** 为了保持高度的可移植性，代码刻意避免了图形界面和屏幕输出，这样可以简化跨平台使用时的复杂性。 7. **获取代码** 如果想要使用这个简单的遗传算法，可以直接从ftp.uncc.edu/coe/evol目录下的`prog.c`文件下载。注意，对代码进行任何实际应用时，用户需要自定义参数并编写适应的评价函数以匹配具体问题。 总结来说，这份C源代码提供了遗传算法的一个入门级实现，适合用于学习和理解基本遗传算法的工作原理，并为解决特定优化问题提供了一个起点。对于有经验的开发者，可以根据需求对其进行扩展和优化。