这篇文章主要介绍了C++实现简单遗传算法,以实例形式较为详细的分析了遗传算法的C++实现技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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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