遗传算法基础源代码示例：Denis Cormier与Sita Raghavan版本

遗传算法是一种启发式搜索方法，主要用于优化问题，特别是那些传统优化技术难以解决的问题。在给定的源代码中，我们看到一个由Denis Cormier（北卡罗来纳州立大学）和Sita S. Raghavan（夏洛特大学）共同开发并修正的简化版本。这个算法的核心目标是寻找最大化目标函数的解，前提是目标函数仅返回正值，并且个体的适应度值与函数值相同。 源代码的关键组成部分包括以下几个部分： 1. **参数定义**： - `POPSIZE`：表示种群大小，即算法将在每一代中处理的个体数量，这里是50个。 - `MAXGENS`：定义了算法的最大迭代次数，即允许运行的最大代数，这里是1000代。 2. **适应度评估**： - 该算法假设评价函数只接受正值，这限制了它的应用范围，但适合于那些目标函数具有明确正向关联的情况。 - 个体的适应度值等于其对应的目标函数值，意味着在选择过程中，适应度最高的个体更有可能被保留下来。 3. **遗传操作**： - **比率选择**：根据个体的适应度进行选择，适应度较高的个体被选中概率更大。 - **精华模型**：一种高效的选择策略，通常选择一部分表现最好的个体作为下一代的种子。 - **单点交叉**：用于重组两个父代个体的遗传信息，通过交换染色体的部分片段实现基因的混合。 - **均匀变异**：随机改变个体的一部分基因，增加搜索空间的探索性。如果要提升性能，可以考虑替换为**高斯变异**，它能更好地模拟自然界的变异现象。 4. **代码设计目标**： - 高可移植性：代码不包含图形输出或屏幕显示，旨在使其在不同平台间能够无缝运行。 5. **输入与输出**： - 用户需要准备名为`gadata.txt`的输入文件，它包含了变量的上下界信息，格式与变量数匹配。 - 系统将生成名为`galog.txt`的输出文件，记录了算法的运行过程和结果。 这段遗传算法源代码为用户提供了一个基础模板，通过调整关键参数和自定义评价函数，适应特定问题的优化需求。它强调了适应度的单一性和对简单性及可移植性的追求，适合在需要全局优化的领域中使用。