C++简单遗传算法 C++实现简单遗传算法
巫祝 人气:1想了解C++实现简单遗传算法的相关内容吗,巫祝在本文为您仔细讲解C++简单遗传算法的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:C++,遗传算法,下面大家一起来学习吧。
本文实例讲述了C++实现简单遗传算法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
//遗传算法 GA #include<iostream> #include <cstdlib> #include<bitset> using namespace std; const int L=5; //定义编码的长度 int f(int x) //定义测设函数f(x) { int result; result=x*x*x-60*x*x+900*x+100; return result; } int main(int argc,char *argv[]) { int a(0),b(32); //定义x的定义域范围 const int pop_size=8; //定义种群大小 // int L; //指定编码的长度 const int NG=20; //指定种群最大的繁殖的代数 int t=0; //当前繁殖的代数 int p[pop_size]; //定义种群 int q[pop_size]; //定义繁殖种群 即种群的下一代 srand(6553); //定义随机数生成的种子 double sum; //适值总和 double avl_sum; //适度平均值 double p_probability[pop_size]; //适值概率 double pp[pop_size]; double pro; //定义随机生成的概率 float pc=0.90; //定义交叉的概率 float pm=0.05; //定义变异的概率 cout<<"初始的种群 "; for(int i=0;i<pop_size;i++) //生成初始的第0代种群 { p[i]=rand()%31; cout<<p[i]<<" "; } cout<<endl; cout<<endl; void Xover(int &,int &); //声明交叉函数 //当停止准则不满足 即繁殖代数没到最大代数 ,继续繁殖 while(t<=NG) { cout<<"繁殖的代数:t="<<t<<endl; sum=0.0; for(int i=0;i<pop_size;i++) { q[i]=p[i]; cout<<q[i]<<" "; } cout<<endl; for(int i=0;i<pop_size;i++) //计算sum sum +=f(p[i]); avl_sum=sum/pop_size; cout<<"sum="<<sum<<endl; cout<<"适度平均值="<<avl_sum<<endl; for(int i=0;i<pop_size;i++) //计算适值概率 { p_probability[i]=f(p[i])/sum; if(i==0) { pp[i]=p_probability[i]; cout<<"pp"<<i<<"="<<pp[i]<<endl; } else { pp[i]=p_probability[i]+pp[i-1]; cout<<"pp"<<i<<"="<<pp[i]<<endl; } //cout<<"p_probability"<<i<<"="<<p_probability[i]<<endl; } //选择双亲 for(int i=0;i<pop_size;i++) { pro=rand()%1000/1000.0; if(pro>=pp[0]&&pro<pp[1]) p[i]=q[0]; else if(pro>=pp[1]&&pro<pp[2]) p[i]=q[1]; else if(pro>=pp[2]&&pro<pp[3]) p[i]=q[2]; else if(pro>=pp[3]&&pro<pp[4]) p[i]=q[3]; else if(pro>=pp[4]&&pro<pp[5]) p[i]=q[4]; else p[i]=q[5]; } //杂交算子 int r=0; int z=0; for(int j=0;j<pop_size;j++) { pro=rand()%1000/1000.0; if(pro<pc) { ++z; if(z%2==0) Xover(p[r],p[j]); else r=j; } } //变异算子 for(int i=1;i<=pop_size;i++) for(int j=0;j<L;j++) { pro=rand()%1000/1000.0; //在【0,1】区间产生随机数 if(pro<pm) { bitset<L>v(p[i]); v.flip(j); p[i]=v.to_ulong(); } } t++; cout<<endl; //种群繁殖一代 } cout<<"最终结果:"; for(int i(0);i<pop_size;i++) //算法结束,输出结果 { cout<<p[i]<<" "; } cout<<endl; return 0; } //定义杂交操作 void Xover(int &a,int &b) { int pos; //随机生成杂交点 即第几个分量进行相互交换 pos=rand()%5+1; //在n个分量中,随机确定第pos个分量 int j,k; j=pos; k=pos; bitset<L>e(a); bitset<L>f(b); //前pos个分量进行相互交换 bitset<L>g; bitset<L>h; for(int i=0;i<pos;i++) { if(e[i]==1) g.set(i); } for(int i=0;i<pos;i++) { if(f[i]==1) h.set(i); } for(j;j<L;j++) { if(f[j]==1) g.set(j); } for(k;k<L;k++) { if(e[k]==1) h.set(k); } a=g.to_ulong(); b=h.to_ulong(); }
希望本文所述对大家的C++程序设计有所帮助。
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