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:
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//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();
}
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希望本文所述对大家的C++程序设计有所帮助。