遗传算法实例：求解复杂函数最大值

遗传算法是一种生物启发式的优化搜索方法，其灵感来源于自然选择和遗传过程。在这个示例中，我们主要关注一个用VC++实现的遗传算法工具箱，该工具箱用于解决特定问题的优化。以下是对关键部分的详细解释： 1. **定义遗传算法参数**：代码首先设定了一些关键参数，如个体数目(NIND=40)、最大遗传代数(MAXGEN=500)、变量维数(NVAR=20)和二进制位数(PRECI=20)，这些参数控制了种群规模、搜索的深度和精度。代沟(GGAP=0.9)是指后代与父母代之间的相似度，这有助于维持种群多样性。 2. **区域描述器与初始种群**：建立了一个区域描述器FieldD，它定义了变量的取值范围，如[-512;512]。Chrom是初始种群，通过crtbp函数创建，每个个体由NVAR个 PRECI位的二进制数组成，表示每个变量的可能取值。 3. **遗传算法流程**：程序在循环中执行每一代的操作。首先，根据个体的目标函数值ObjV计算适应度值，然后通过选择、重组和变异操作生成新的种群SelCh。选择操作采用SUS算法，重组使用XOVSPOperator，变异则改变部分染色体。接着，通过重插入(reins)操作将最优个体回填到原始种群中，确保遗传信息的传递。每次迭代都会更新代计数器gen，同时记录最小和平均目标函数值。 4. **适应度函数**：给出的适应度函数y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)是一个二次函数，用于评估每个个体的优劣。目标是找到使这个函数值最大的解，也就是找到全局最优解。 5. **代码结构**：程序采用面向对象编程风格，定义了结构体如individual，包含了染色体(chrom)、值(value)、适应度(fitness)等信息。还定义了不同功能的函数，如初始化种群(generateinitialpopulation)、生成下一代(populationnextgeneration)、评估种群(evaluatepopulation)等，这些函数共同实现了遗传算法的核心操作。 6. **输入与输出**：程序以交互式的方式进行，用户可以输入初始变量，程序计算适应度并显示结果。程序还包含文本报告(outputtextreport)功能，用于展示算法的运行过程和结果。 这个VC++实现的遗传算法工具箱主要用于解决优化问题，通过迭代和遗传操作寻找适应度函数的最优解。它展示了遗传算法的基本流程，包括种群初始化、选择、交叉、变异以及评估，适用于处理具有多维度和复杂约束的优化问题。