C++实现遗传算法(GA)进行优化

" GA优化方法源程序——遗传算法，提供了C++实现的简单遗传算法（SGA）代码，用于函数优化。此代码基于David E. Goldberg的Pascal SGA代码，适用于教学和学习用途。" 遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，灵感来源于自然选择和遗传学的基本原理。它在解决复杂优化问题时表现出色，尤其适用于全局优化和多模态函数优化。在给定的代码中，GA被用来找到某个函数的最佳解。 代码结构： 1. `struct individual`：代表一个个体，包含其基因（chrom）、适应度（fitness）、变量值（varible）、位置（xsite）、父代索引（parent）以及一个用于杂交操作的辅助数组（utility）。 2. `struct bestever`：存储迄今为止找到的最佳个体的信息，包括其基因、适应度、变量值和所在代数。 3. `oldpop` 和 `newpop`：分别表示当前代和下一代的个体数组，实现种群的更新。 4. `bestfit`：存储最佳个体的信息。 5. `sumfitness`, `max`, `avg`, `min`：用于计算种群的适应度总和、最大值、平均值和最小值。 6. `pcross` 和 `pmutation`：交叉概率和突变概率，是GA中的关键参数。 7. `popsize`：种群大小。 8. `lchrom`, `chromsize`：个体基因的长度和种群中每个个体基因的位数。 9. `gen`, `maxgen`, `run`, `maxruns`：当前代数、最大代数、当前运行次数和最大运行次数，用于控制算法的迭代过程。 10. `printstrings`：控制是否打印个体的基因字符串。 11. `nmutation`, `ncross`：记录每次迭代的突变和交叉次数。 算法流程： 1. 初始化：创建随机初始种群，计算适应度。 2. 选择：根据适应度选择个体进行繁殖，可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等策略。 3. 交叉（Crossover）：随机选取两个个体，按照交叉概率进行基因交换，生成新的后代。 4. 突变（Mutation）：对新种群中的个体，按照突变概率随机改变部分基因。 5. 计算新种群的适应度。 6. 如果达到最大代数或满足停止条件，则结束；否则返回步骤2。 在代码中，可以看到如`oldran`这样的全局变量，可能用于生成随机数，这是GA中不可或缺的部分，用于确定个体的选择、交叉和突变。 通过不断迭代，GA试图找到一个具有最高适应度的个体，这个个体对应的解决方案即为目标函数的最优解。在实际应用中，GA的参数（如种群大小、交叉和突变概率）需要根据具体问题进行调整以获得最佳性能。此外，适应度函数的设计也至关重要，它需要能够准确地反映解决方案的质量。