《遺傳算法C語言源代碼(一元函數(shù)和二元函數(shù))》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《遺傳算法C語言源代碼(一元函數(shù)和二元函數(shù))（15頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
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C語言遺傳算法代碼
以下為遺傳算法的源代碼，計算一元代函數(shù)的代碼和二元函數(shù)的代碼以+++++++++++++++++++++++++++++++++++++為分割線分割開來，請自行選擇適合的代碼，使用時請略看完代碼的注釋，在需要更改的地方更改為自己需要的代碼。
+++++++++++++++++++++++++++++++一元函數(shù)代碼++++++++++++++++++++++++++++
#include
#include
#include
#include
#define POPSIZE 1000
#define maximization 1
#define minimization 2
#define cmax 100
#define cmin 0
#define length1 20
#define chromlength length1 //染色體長度
//注意，你是求最大值還是求最小值
int functionmode=minimization;
//變量的上下限的修改開始
float min_x1=-2;//變量的下界
float max_x1=-1;//變量的上界
//變量的上下限的修改結(jié)束
int popsize; //種群大小
int maxgeneration; //最大世代數(shù)
double pc; //交叉率
double pm; //變異率
struct individual
{
char chrom[chromlength+1];
double value;
double fitness; //適應度
};
int generation; //世代數(shù)
int best_index;
int worst_index;
struct individual bestindividual; //最佳個體
struct individual worstindividual; //最差個體
struct individual currentbest;
struct individual population[POPSIZE];
//函數(shù)聲明
void generateinitialpopulation();
void generatenextpopulation();
void evaluatepopulation();
long decodechromosome(char *,int,int);
void calculateobjectvalue();
void calculatefitnessvalue();
void findbestandworstindividual();
void performevolution();
void selectoperator();
void crossoveroperator();
void mutationoperator();
void input();
void outputtextreport();
void generateinitialpopulation( ) //種群初始化
{
int i,j;
for (i=0;i0.0)
{temp=cmin+population[i].value;}
else
{temp=0.0;
}
}
else if (functionmode==minimization)
{
if(population[i].valuebestindividual.fitness){
bestindividual=population[i];
best_index=i;
}
else if (population[i].fitness=currentbest.fitness){
currentbest=bestindividual;
}
}
}
void performevolution() //演示評價結(jié)果
{
if (bestindividual.fitness>currentbest.fitness){
currentbest=population[best_index];
}
else{
population[worst_index]=currentbest;
}
}
void selectoperator() //比例選擇算法
{
int i,index;
double p,sum=0.0;
double cfitness[POPSIZE];
struct individual newpopulation[POPSIZE];
for(i=0;icfitness[index])
{
index++;
}
newpopulation[i]=population[index];
}
for(i=0;i
#include
#include
#include
#define POPSIZE 500
#define maximization 1
#define minimization 2
#define cmax 100
#define cmin 0
#define length1 20
#define length2 20
#define chromlength length1+length2 //染色體長度
//-----------求最大還是最小值
int functionmode=maximization;
//-----------
//-----------變量上下界
float min_x1=0;
float max_x1=3;
float min_x2=1;
float max_x2=5;
//-----------
int popsize; //種群大小
int maxgeneration; //最大世代數(shù)
double pc; //交叉率
double pm; //變異率
struct individual
{
char chrom[chromlength+1];
double value;
double fitness; //適應度
};
int generation; //世代數(shù)
int best_index;
int worst_index;
struct individual bestindividual; //最佳個體
struct individual worstindividual; //最差個體
struct individual currentbest;
struct individual population[POPSIZE];
//函數(shù)聲明
void generateinitialpopulation();
void generatenextpopulation();
void evaluatepopulation();
long decodechromosome(char *,int,int);
void calculateobjectvalue();
void calculatefitnessvalue();
void findbestandworstindividual();
void performevolution();
void selectoperator();
void crossoveroperator();
void mutationoperator();
void input();
void outputtextreport();
void generateinitialpopulation( ) //種群初始化
{
int i,j;
for (i=0;i0.0)
{temp=cmin+population[i].value;}
else
{temp=0.0;
}
}
else if (functionmode==minimization)
{
if(population[i].valuebestindividual.fitness){
bestindividual=population[i];
best_index=i;
}
else if (population[i].fitness=currentbest.fitness){
currentbest=bestindividual;
}
}
}
void performevolution() //演示評價結(jié)果
{
if (bestindividual.fitness>currentbest.fitness){
currentbest=population[best_index];
}
else{
population[worst_index]=currentbest;
}
}
void selectoperator() //比例選擇算法
{
int i,index;
double p,sum=0.0;
double cfitness[POPSIZE];
struct individual newpopulation[POPSIZE];
for(i=0;icfitness[index])
{
index++;
}
newpopulation[i]=population[index];
}
for(i=0;i
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算法
語言
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二元
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