为什么srand()不起作用？？？

//genetype.h

#ifndef __genetype_H
#define __genetype_H

#include<bitset>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<ctime>

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// The following is ths definition of the class.
const std::size_t bits(15); 
//srand((unsigned)time(NULL)); 

class genetype
{
  public:   // Constructor function to initialize the class
	 genetype(unsigned long ul=0,double rf=0.8,double cf=0.8,double f=1000.0,double rl=10.0)\
		 :gene(ul),rfitness(rf),cfitness(cf),fitness(f),ruler(rl)  // initialize the members of the class
		 {  //here reset bitset to be a random bitset.
			 srand((unsigned)time(NULL));
			 int tmp(0);
			 for(size_t i=0;i<bits;++i)
			 {
			   tmp=rand()%bits; 
			   gene.flip(tmp); // Reverse value of the bit in b in tmp, in order to make it a random bitset. 			   
			 }		
             fitness=static_cast<double>(gene.to_ulong())/10.0; // as a root of the function to solve.	
			 ruler=fabs((1.0/350.0)*pow((0.021*pow(fitness,1.85)+0.25*25*25),0.50)*pow(fitness,0.84)-24.0);  
             if(ruler<0.1)        
	            ruler=5.0;
             else
	            ruler=1.0/ruler; 			 
		 }
		 
	 genetype& operator = (const genetype&);  // Overload assignment operator
	 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
	 // basic interface functions
	 
	 std::bitset<bits> getgene() const;            // return the genes of the individual	
     bool getbit(const size_t& st) const;     // get the excetly bit of the gene. 	 
	 double getrf() const;              // get relative fitness
	 double getcf() const;              // get cumulative fitness
	 double getfitness() const;         // get GT's fitness, us it to get the best individual
	 double getruler() const;
	  
	 
	 typedef std::vector<genetype>::iterator VIP;
	 
  private:
	 std::bitset<bits> gene;         //  using bitset to implement binary form genetype, set integral part 
                                //	precision to 10000, and the other to indicate the decimal fraction
     //static double best;        //  store the best fitness value of the best individual
     
	 double rfitness;           //  relative fitness
     double cfitness;           //  cumulative fitness 
	 double fitness;            //  GT's fitness, us it to get the best individual
	 double ruler;              //  set for "roulette wheel" algorithm
};

#endif

//genetype.cpp

#include"genetype.h"
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//The following are the implimentations of the class member functions.


// Overload assignment operator
genetype& genetype::operator = (const genetype& rhs)
{
  gene=rhs.gene;
  rfitness=rhs.rfitness;
  cfitness=rhs.cfitness;
  ruler=rhs.ruler;
  fitness=rhs.fitness;
  return *this;
}


double genetype::getruler()const
{
  return ruler;
}


// get relative fitness
double genetype::getrf() const
{
  return rfitness;
}    

// get cumulative fitness
double genetype::getcf() const 
{
  return cfitness;
}	

// get GT's fitness, us it to get the best individual
double genetype::getfitness() const 
{
  return fitness;
}

bool genetype::getbit(const size_t& st) const
{
  return gene[st];
} 

std::bitset<bits> genetype::getgene() const  // return the genes of the individual
{
  return gene;
}

//main.cpp
#include<iostream>
#include<ctime>
#include"genetype.h"

using namespace std;


////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Basic settings
const size_t MaxGen(1000);  // generation to evaluate
const size_t PopSize(50);       // populations of each generations
double pmutation=0.15;    // probability of mutation
double pxcross=0.8;       // probability of crossover


void display(const genetype& ge,ostream &os=cout)
{
   os<<"\n  Probability of mutation: "<<pmutation;
   os<<"\n  Probability of crossover:"<<pxcross<<"\n";
   os<<"\n  Relative fitness: "<<ge.getrf();
   os<<"\n  cumulative fitness:"<<ge.getcf();
   os<<"\n  Best fitness:"<<ge.getfitness();
   os<<"\n  Gene type: "<<ge.getgene();
   os<<"\n  Ruler: "<<ge.getruler()<<endl;
}

/**************************************************************/
/* Main function: Each generation involves selecting the best */
/* members, performing crossover & mutation and then          */
/* evaluating the resulting population, until the terminating */
/* condition is satisfied                                     */
/**************************************************************/
int main()
{
  srand((unsigned)time(NULL));  // seed for rand
  vector<genetype> gvec(10);
  for(vector<genetype>::iterator it=gvec.begin();it!=gvec.end();++it)
  {
    display(*it);
  }  
  
  system("pause");
  return 0;
}
//这是我写的一个遗传算法的程序，为了方便阅读我已经将程序缩到最少代码量了。但我发现有一个问题，是经过构造函数出来的
//所有个体是一样的。我要每个个体出来的基因型是随机的。好像srand((unsigned)time(NULL));根本不起作用。请问各位，我应该怎样改才行？
//即display()出来的数据不是每一个都相同。我在主程序里面有测试。麻烦了！！！  谢谢！！！
//

19 个解决方案

#1

srand((unsigned)time(NULL));

只需要设定一次就可以了，一般习惯取当前时间做种子
在genetype的构造函数里提供一个参数入口，将外部产生的随机数传进去～

#2

好像我试过不行，不过如果你试过行了就麻烦帮我贴出来给我。 谢谢回复。

#3

Dev C++，试运行了下，构造函数中得到的tmp不是固定值呀~
一般情况下，srand是只要调用一次；即构造函数中的srand调用可以去掉

#4

 把
srand那行代码移动到main函数后第一行即可 


原因：srand用于设置种子，当其参数不变时，其中自补变，随即序列一样

如果你在很短时间内多次调用，time(NULL)的值不变，等于每次都冲头来，当然就不对了

#5

好像我是在构造函数里面没有时也不错我才移进去的，当然移进去也不对。

#6

好像我是在构造函数里面没有时也不对我才移进去的，当然移进去也不对。

#7

回3楼的，tmp是不固定的，但是好像是每15次就循环回以前的值啊。这样就次次都相同的。

这是怎么回事啊？

谢谢回复！！！

#8

int main()
{
  srand((unsigned)time(NULL));  // seed for rand
  genetype a;
  genetype b;
  display(a);
  display(b);
  
  
  system("pause");
  return 0;
}
//如果将main函数改成这样是不同的。是不是一经调用，在同一个函数里面，里面的时间种子就是一样的？？？

#9

请确保 srand 调用参数（种子）是不重复的

#10

事实上，在楼主你的代码中， main 中的srand是无效的，因为生成对象的时候你重新 srand 了

1  去掉main中的 srand
2  类中的 srand((unsigned)time(NULL)); 前面增加一些时间延迟，比如sleep/delay 之类的

或者，
去掉 class 中的srand，只在main中srand一次即可

#11

注释掉构造函数里的srand不就可以了吗？
以前碰到过这种问题。楼上说得都对。

#12

srand()只需要出现一次就行了

#13

注释掉构造函数里的srand也是不行的。

我就是因为不行才在构造函数里的加srand的，当然也不行，在简化代码贴出来时忘了去掉了。

请问这到底是怎样的？谢谢！！！

#14

可能大家是没有试过的。我这果贴出我运行的一个结果吧。
为什么我像1楼那样的main()会出现下面这样的结果，全部分是相同的：

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147

  Probability of mutation: 0.15
  Probability of crossover:0.8

  Relative fitness: 0.8
  cumulative fitness:0.8
  Best fitness:1794.9
  Gene type: 100011000011101
  Ruler: 0.00485147
Press any key to continue . . .


而像8楼那样的main()却是不同的。  谢谢

#15

tmp是不固定的，但是好像是每15次就循环回以前的值啊。这样就次次都相同的。

--------------------
tmp=rand()%bits;
bits在你的代码中是15，不知道你说的循环是怎样的概念？tmp的取值只在0~14之间；但rand的周期肯定不只15，不应该出现15个数值后马上重复整个序列~ （如果构造中有srand，很可能每15个循环一次，两次srand之间的间隔太短,time的值一样）

#16

我的循环的意思是，每构造一个genetype这15个tmp是与前一个genetype的15个是相同的。
如果说是时间太短为什么我在8楼时改成了2个却符合我的要求呢？

#17

跟踪了下，构造函数只执行了一遍。是否因为vector对其他元素，直接复制数据，不调用构造函数？不熟悉stl，呵呵...

#18

STL我也没有学得太深，可能是这样吧。以前看过好像STL是有这样的特性的。
我在构造函数里面外加了1000个循环造成延迟，结果也是一样错的。

我用数组试下。

谢谢ltc_mouse
    

#19

果然是这样，数组是可以的，但STL的不行。以前看过string类有copy on write的特性，可能vector也是这样的物性吧。

再一次，谢谢ltc_mouse 

#20

• 关于UICollectionView横向滑动分页的问题
• 解决srand()与rand()每次运行结果一样的问题