遗传算法C源代码详解：初学者入门教程

本资源是一份C语言编写的遗传算法程序，旨在实现标准遗传算法的基本流程。该代码适用于初学者，因为它包含详细的注释，有助于理解和学习遗传算法的工作原理。遗传算法是一种搜索优化技术，通常用于解决复杂问题的全局最优解，如函数优化、机器学习中的参数调优等。 以下是程序的关键知识点： 1. **文件头**: - 包含了必要的头文件，如`<math.h>`用于数学运算，`<iostream.h>`用于输入输出操作，`<iomanip.h>`则提供了格式化输出的工具。 2. **遗传算法核心结构体**: - `individual` 结构体定义了一个个体，包括五个二进制编码（chrom[]），表示问题的可能解；`fitness` 用于存储个体适应度，`varible` 可能是变异变量；`xsite` 是某个特定位置的值；`parent[1]` 用于记录父代信息；`utinity` 指向可能的亲缘关系数组。 3. **全局变量**: - `inextp`, `iff`, `inext` 是算法的迭代相关变量。 - `ma[]` 可能用于存储某种矩阵或概率分布。 - `bestever` 结构体记录全局最佳解的信息，包括最优解的染色体、适应度和生成代数。 - 计算种群统计量的变量，如总适应度(sumfitness), 最大值(max), 平均值(avg)和最小值(min)。 4. **函数声明**: - `initpop()` 初始化种群，可能是随机生成初始个体。 - `ran3(int& idum)` 是一个伪随机数生成器，可能用于生成变异范围内的随机数。 - `objfunc(struct individual*)` 是适应度函数，根据个体的染色体计算其适应度值。 - `select()` 函数可能用于选择交叉和变异操作的个体，通过某种策略（如轮盘赌选择）进行选择。 5. **控制流变量**: - `popsize` 表示种群大小，`lchrom` 和 `chromsize` 分别是染色体长度和具体位数。 - `gen`, `maxgen`, `run`, 和 `maxruns` 分别是当前世代、最大世代数、当前运行次数和最大运行次数。 - `ncross` 和 `nmutation` 是交叉和变异的操作次数。 6. **初始化和主循环**: - 代码会执行多次循环（`while` 循环），在每一代（`gen`）开始时执行初始化操作（`initpop()`），然后通过选择、交叉（`ncross` 次）、变异（`nmutation` 次）来更新种群，并计算种群统计信息。 通过这份C源程序，学习者可以了解如何将遗传算法的具体步骤转化为编程实现，包括初始化、选择、交叉、变异以及评估个体适应度的过程。此外，注释的详细程度有助于理解算法的逻辑和决策过程。