C++实现遗传算法求解函数优化问题

"这篇资源是关于使用C++实现遗传算法的代码示例，由华南理工大学电子与信息学院的苏勇于2004年4月开发。代码基于David E. Goldberg提供的Pascal SGA代码，旨在进行函数最优化。" 在计算机科学和优化问题解决中，遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它被广泛应用于解决复杂优化问题，如函数优化、组合优化等。这段C++代码实现了基本的遗传算法框架，其中包括关键的数据结构和核心操作。 1. **数据结构定义**： - `struct individual` 表示一个个体，包含染色体（`chrom`）、适应度（`fitness`）、变量值（`varible`）、交叉位置（`xsite`）以及父个体索引（`parent`）等信息。 - `struct bestever` 存储的是当前最优个体的信息，包括其染色体、适应度、变量值和生成代数。 - `struct oldpop` 和 `struct newpop` 分别代表当前代和新一代的种群，由多个`individual`结构体组成。 2. **全局变量**： - `sumfitness`、`max`、`avg`、`min` 分别表示种群中个体适应度的总和、最大值、平均值和最小值，用于评估种群的整体性能。 - `pcross` 和 `pmutation` 是交叉概率和变异概率，它们决定了算法中交叉和变异操作发生的频率。 - `popsize` 指定了种群的大小，即同时存在的个体数量。 - `lchrom` 是染色体的长度，定义了每个个体的解决方案空间大小。 - `chromsize` 用来计算存储一个染色体所需的字节数。 - `gen` 记录了当前的世代，用于追踪算法的迭代过程。 3. **核心操作**： - 初始化种群：随机生成初始的个体，并计算它们的适应度。 - 选择（Selection）：根据适应度选择个体进行繁殖，常见的选择策略有轮盘赌选择法。 - 交叉（Crossover）：按照交叉概率对选中的父代个体进行基因重组，生成新的子代。 - 变异（Mutation）：在子代中随机选取某些基因进行变异，以保持种群的多样性。 - 适应度评价（Fitness Evaluation）：计算每个个体的适应度，这通常是对目标函数的负值或倒数，以保证适应度高的个体更容易被保留下来。 - 生成新一代：将经过交叉和变异后的子代替换掉旧的种群，开始新的迭代。 通过不断重复这些步骤，遗传算法会逐渐逼近问题的最优解。在这个C++实现中，作者使用了结构化的数据表示和控制流来管理种群的进化过程，这为理解和应用遗传算法提供了基础框架。不过，具体的适应度函数和优化问题的细节并未在给出的代码片段中体现，需要根据实际问题来定制。