1、1 / 2標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法程序說明工作環(huán)境該程序是在 VS20XX 環(huán)境下，使用 C+語言編寫的。程序結(jié)構(gòu)程序中由兩個(gè)類類型：一個(gè)是 in dividual 類型，即種群中的個(gè)體，另一個(gè)是population 類型，即一個(gè)群體。矚慫潤(rùn)厲釤瘞睞櫪廡賴賃軔。其中 in dividual 類型包含以下數(shù)據(jù)成員：chrom 是個(gè)體的染色體，采用二進(jìn)制編碼；fitn ess是個(gè)體在種群中歸一化的適應(yīng)度；varible 是 chrom 解碼后對(duì)應(yīng)的值；y_varible 是個(gè)體的適應(yīng)度。Individual 類型的主要成員函數(shù)如下：init_individual(bitset c,doubley,double

2、 v) 是對(duì)個(gè)體的 chrom、varible 和 y_varible 進(jìn)行賦值；其他的函數(shù)如 read_vari()、read_y_vari()、 cha ng_fitness(double f) 、cha ng_varible(double v) 、cha ng_yvarible(double y)、chang_bitset(bitsetc)以及 read_bitset()主要是由于數(shù)據(jù)成員被定義為私有的，在外 面不能直接讀取和修改，所以需要通過這些函數(shù)進(jìn)行讀取和修改。聞創(chuàng)溝燴鐺險(xiǎn)愛氌譴凈禍測(cè)。而 population 類型包括以下數(shù)據(jù)成員：individuals 是種群中的全部個(gè)體； s

3、ize_population 是種群大小，即是個(gè)體數(shù)量；max_generation 是進(jìn)化過程進(jìn)行的最大代數(shù)；best 是當(dāng)前為止最有解； best_individual 是當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體； size_choose 是每次選擇交叉的父 代個(gè)體數(shù)；low_bound 是所求問題變量下界；top_boud 是所求問題變量上界；cross 是進(jìn)行交叉的概率；mutation 是發(fā)生變異的概率；choosed 被選擇進(jìn)行交叉的個(gè)體。殘騖樓諍錈瀨濟(jì)溆塹籟婭驟。Population 類型的成員函數(shù)如下：population(unsignedint m,unsignedint n,unsignedint c

4、h,doublel,double t,double cr,double mu)是該類型的構(gòu)造函數(shù)，第一個(gè)參數(shù)m 是種群大小，n 是最大進(jìn)化代數(shù)，ch 是每次選擇進(jìn)行交叉的個(gè)體數(shù)量，I 是所求問題變量下界，t 是所求問題變量上界，cr 進(jìn)行交叉的概率，mu 發(fā)生變異的概率。init_population()初始化種群中個(gè)體，compute_fit ness()計(jì)算每個(gè)個(gè)體在種群中的歸一化適應(yīng)度，choose()按適應(yīng)度大小選擇交叉?zhèn)€體，crosscover()進(jìn)行交叉，mutate()對(duì)交叉產(chǎn)生的新個(gè)體進(jìn)行變異，evolution()開始進(jìn)化過程。釅錒極額閉鎮(zhèn)檜豬訣錐顧葒。程序中解決的問題和策略

5、本程序是求解函數(shù)y二xsin( 10：x) 2.0在-1,2內(nèi)最大值，對(duì) x 采用 22 位二進(jìn)制編碼，個(gè)體的適應(yīng)度就使用函數(shù)值y。算法中采用輪賭法選擇個(gè)體，按概率在隨機(jī)交叉點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)交叉，然后對(duì)交叉產(chǎn)生的新個(gè)體進(jìn)行小概率的變異。然后，淘汰上一代中適應(yīng)度差的個(gè)體， 將新個(gè)體加入種群，以維持種群大小不變，且向更優(yōu)的方向進(jìn)化。彈貿(mào)攝爾霽斃攬磚鹵廡詒爾。程序運(yùn)行結(jié)果種群大小設(shè)為 50，每次進(jìn)行交叉的個(gè)體設(shè)為 20,交叉概率 0.75，變異概率 0.05,進(jìn)化代數(shù) 400 代， 運(yùn)行 結(jié) 果 如 下 圖 所 示：2 / 2篋飆鐸懟類蔣薔點(diǎn)鉍。問題不知為何當(dāng)采用交叉概率為0.95 時(shí)進(jìn)化的速度反而不及交

6、叉概率為0.75 時(shí)快，下圖是交叉概率為 0.95 時(shí)進(jìn)化 1000 代的結(jié)果。廈礴懇蹣駢時(shí)盡繼價(jià)騷巹癩。比較兩幅圖可以發(fā)現(xiàn)，交叉概率為0.95 時(shí)需要 500 代進(jìn)化才達(dá)到與交叉概率0.75 時(shí) 250 代第1代最優(yōu)解 E 辭刪 第価代最優(yōu)解門叭y =3,34815=3.24815蟲513代最優(yōu)解X-1.8G902jf-3.51568第丄盹代最優(yōu)負(fù)勒=1出礎(chǔ)呼V=3.54508第150代最優(yōu)解x=l ,646?y=3.63912第2拠代最優(yōu)解x=l一眄94U=3.77901第跖目代最優(yōu)解=1.8594=3.77901第3麗代最優(yōu)解H.跖45越-3.83575第35日代最優(yōu)解x=l ,8532831=3.84344第5麗代最優(yōu)解 E 出5詐j/=3,B49S3第呂靦代