Denis Cormier与Sita Raghavan的简单遗传算法源代码示例

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）修正的简单遗传算法源代码。遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，特别适用于解决复杂的全局优化问题，如组合优化、函数优化等。这个版本的核心特点如下： 1. **代码精简**：源代码设计目标在于保持简洁，以便用户能快速理解和修改以适应特定应用。这意味着它不包含复杂的错误检查或图形界面，专注于核心遗传操作。 2. **基本遗传操作**：算法采用比率选择（Roulette Wheel Selection）、精华模型（Elitism，保留最优秀的个体）、单点交叉（Single Point Crossover）和均匀变异（Uniform Mutation）作为基础操作。比率选择根据个体的适应度（在这里与目标函数值相同）进行随机选择，精华模型确保每次迭代至少有一部分顶级个体得以保留。 3. **假设条件**：该算法假定目标函数只接受正值，且个体的适应度就是其函数值。这可能限制了其在某些实际问题中的应用，但对于一些正向优化问题，如最大化收益或最小化成本，这是合理的。 4. **变异策略**：虽然文档中提到的是均匀变异，但建议可以尝试使用高斯变异（Gaussian Mutation），这可能会在某些情况下提高搜索效率。 5. **输入和输出**：用户需要准备名为 'gadata.txt' 的输入文件，其中包含变量的上下界信息，每行对应一个变量。程序将生成名为 'galog.txt' 的输出文件，记录算法的运行过程。 6. **移植性**：代码旨在确保跨平台的兼容性，减少对特定环境的依赖，便于在不同计算机系统上运行。 为了在自己的项目中使用这个遗传算法，你需要做的工作包括： - 修改 `POPSIZE` 和 `MAXGENS` 常量以调整种群大小和最大迭代次数。 - 定义自己的 "评价函数"，即目标函数，确保其符合算法的要求。 - 如果需要，根据问题特性调整变异策略。 - 准备和格式化输入文件 'gadata.txt'。 - 预期并处理输出结果，可能需要自己解析 'galog.txt' 文件。 通过学习和理解这个源代码，你可以快速上手遗传算法的基本原理，并将其应用到你的优化问题求解中。然而，对于复杂问题，你可能需要扩展或改进这个基础实现，例如引入适应度函数的评估、适应度差异调整或其他高级遗传操作。