C语言实现遗传算法详解：优化函数极值

本资源是一份用C语言编写的详细教程，介绍了如何运用遗传算法来求解函数极值问题。该程序的目标是找到函数f(x) = x^2在给定区间[0, 31]上的最大值。作者是CS0921WTU，主要关注以下几个关键部分： 1. **环境设置**： - 包含了必要的头文件，如<stdio.h>、<string.h>、<stdlib.h>和<time.h>，用于输入输出、字符串处理、内存管理和时间管理。 - 定义了若干测试标志（如TEST0、TEST_FLAG4）来控制不同函数的测试。 2. **遗传算法核心参数**： - **交叉率(CROSS_RATE)**：指代染色体在遗传过程中发生重组的概率，通常设置在0.4到0.99之间，这里设为0.5。 - **变异率(MUT_RATE)**：表示单个基因变异的可能性，一般在0.001到0.1之间，这里设定为0.09。 - **迭代次数(ITER_NUM)**：算法运行的总轮数，这里是1000次。 - **种群大小(POP_NUM)**：初始种群中的个体数量，这里为4个。 - **基因位数(GENE_NUM)**：每个个体所拥有的基因数量，这里是5。 3. **数据结构**： - 使用自定义数据结构`Chromosome`来表示个体，包含基因位数组`geneBit`，以及适应值`fitValue`，适应值用来评估个体在目标函数中的表现。 4. **核心函数**： - `randCreatePop(Chromosome*)`：随机生成初始种群，确保种群多样性。 - `selection(Chromosome*)`：选择函数，通过适应度函数对种群进行优选操作，保留更优秀的个体进入下一代。 - 另外还有未提及的`crossover`和`mutation`函数，它们分别负责染色体的交叉和变异过程，是遗传算法的核心步骤，用于模拟自然选择中的基因重组和突变。 5. **调试和测试**： - 根据`#define TEST_FLAG4`，可以看出该代码提供了对`selection`函数的测试功能，这意味着作者可能还会有一个或多个针对其他核心功能的测试函数。 整个教程提供了一个基础的框架，用于理解和实现遗传算法在C语言中的应用，适用于计算机科学或工程专业学生学习遗传算法原理，并且通过实际编程实践来优化函数。通过阅读和理解这个代码，读者可以深入理解遗传算法的工作流程，包括初始化、选择、交叉和变异等步骤，从而解决实际问题。