一个简单实用的遗传算法c程序完整版
一个简单实用的遗传算
法c程序
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一个简单实用的遗传算法c程序（转载） 2009-07-28 23:09:03 阅读418 评论0 字号：大中小
这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从,目录 coe/evol中的文件中获得。要求输入的文件应该命名为‘’；系统产生的输出文件为‘’。输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。
/**************************************************************************/
/* This is a simple genetic algorithm implementation where the */
/* evaluation function takes positive values only and the */
/* fitness of an individual is the same as the value of the */
/* objective function */
/**************************************************************************/
#include <>
#include <>
#include <>
/* Change any of these parameters to match your needs */
#define POPSIZE 50 /* population size */
#define MAXGENS 1000 /* max. number of generations */
#define NVARS 3 /* no. of problem variables */
#define PXOVER /* probability of crossover */
#define PMUTATION /* probability of mutation */
#define TRUE 1
#define FALSE 0
int generation; /* current generation no. */
int cur_best; /* best individual */
FILE *galog; /* an output file */
struct genotype /* genotype (GT), a member of the population */
{
double gene[NVARS]; /* a string of variables一个变量字符串 */ double fitness; /* GT's fitness适应度 */
double upper[NVARS]; /* GT's variables upper bound 变量的上限*/ double lower[NVARS]; /* GT's variables lower bound变量的下限 */ double rfitness; /* relative fitness 相对适应度*/
double cfitness; /* cumulative fitness 累计适应度*/
};
struct genotype population[POPSIZE+1]; /* population */
struct genotype newpopulation[POPSIZE+1]; /* new population; */
/* replaces the */
/* old generation */
/* Declaration of procedures used by this genetic algorithm */ void initialize(void);
double randval(double, double);
void evaluate(void);
void keep_the_best(void);
void elitist(void);
void select(void);
void crossover(void);
void Xover(int,int);
void swap(double *, double *);
void mutate(void);
void report(void);
/***************************************************************/ /* Initialization function: Initializes the values of genes */ /* within the variables bounds. It also initializes (to zero) */ /* all fitness values for each member of the population. It */ /* reads upper and lower bounds of each variable from the */ /* input file `'. It randomly generates values */
/* between these bounds for each gene of each genotype in the */ /* population. The format of the input file `' is */
/* var1_lower_bound var1_upper bound */ /* var2_lower_bound var2_upper bound ... */ /***************************************************************/ void initialize(void)
{
FILE *infile;
int i, j;
double lbound, ubound;
if ((infile = fopen("","r"))==NULL)
{
fprintf(galog,"\nCannot open input file!\n");
exit(1);
}
/* initialize variables within the bounds */
for (i = 0; i < NVARS; i++)
{
fscanf(infile, "%lf",&lbound);
fscanf(infile, "%lf",&ubound);
for (j = 0; j < POPSIZE; j++)
{
population[j].fitness = 0;
population[j].rfitness = 0;
population[j].cfitness = 0;
population[j].lower[i] = lbound;
population[j].upper[i]= ubound;
population[j].gene[i] = randval(population[j].lower[i], population[j].upper[i]);
}
}
fclose(infile);
}
/***********************************************************/
/* Random value generator: Generates a value within bounds */
/***********************************************************/ double randval(double low, double high)
{
double val;
val = ((double)(rand()%1000)/*(high - low) + low;
return(val);
}
/*************************************************************/
/* Evaluation function: This takes a user defined function. */
/* Each time this is changed, the code has to be recompiled. */ /* The current function is: x[1]^2-x[1]*x[2]+x[3] */ /*************************************************************/ void evaluate(void)
{
int mem;
int i;
double x[NVARS+1];
for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++)
{
for (i = 0; i < NVARS; i++)
x[i+1] = population[mem].gene[i];
population[mem].fitness = (x[1]*x[1]) - (x[1]*x[2]) + x[3]; }
}
/***************************************************************/ /* Keep_the_best function: This function keeps track of the */ /* best member of the population. Note that the last entry in */ /* the array Population holds a copy of the best individual */ /***************************************************************/ void keep_the_best()
{
int mem;
int i;
cur_best = 0; /* stores the index of the best individual */
for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++)
{
if (population[mem].fitness > population[POPSIZE].fitness)
{
cur_best = mem;
population[POPSIZE].fitness = population[mem].fitness;
}
}
/* once the best member in the population is found, copy the genes */ for (i = 0; i < NVARS; i++)
population[POPSIZE].gene[i] = population[cur_best].gene[i];
}
/****************************************************************/
/* Elitist function: The best member of the previous generation */
/* is stored as the last in the array. If the best member of */
/* the current generation is worse then the best member of the */
/* previous generation, the latter one would replace the worst */
/* member of the current population */ /****************************************************************/ void elitist()
{
int i;
double best, worst; /* best and worst fitness values */ int best_mem, worst_mem; /* indexes of the best and worst member */ best = population[0].fitness;
worst = population[0].fitness;
for (i = 0; i < POPSIZE - 1; ++i)
{
if(population[i].fitness > population[i+1].fitness)
{
if (population[i].fitness >= best)
{
best = population[i].fitness;
best_mem = i;
}
if (population[i+1].fitness <= worst)
{
worst = population[i+1].fitness;
worst_mem = i + 1;
}
}
else
{
if (population[i].fitness <= worst)
{
worst = population[i].fitness;
worst_mem = i;
}
if (population[i+1].fitness >= best)
{
best = population[i+1].fitness;
best_mem = i + 1;
}
}
}
/* if best individual from the new population is better than */ /* the best individual from the previous population, then */ /* copy the best from the new population; else replace the */ /* worst individual from the current population with the */
/* best one from the previous generation */
if (best >= population[POPSIZE].fitness)
{
for (i = 0; i < NVARS; i++)
population[POPSIZE].gene[i] = population[best_mem].gene[i]; population[POPSIZE].fitness = population[best_mem].fitness;
}
else
{
for (i = 0; i < NVARS; i++)
population[worst_mem].gene[i] = population[POPSIZE].gene[i]; population[worst_mem].fitness = population[POPSIZE].fitness;
}
}
/**************************************************************/
/* Selection function: Standard proportional selection for */
/* maximization problems incorporating elitist model - makes */
/* sure that the best member survives */
/**************************************************************/ void select(void)
{
int mem, i, j, k;
double sum = 0;
double p;
/* find total fitness of the population */
for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++)
{
sum += population[mem].fitness;
}
/* calculate relative fitness */
for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++)
{
population[mem].rfitness = population[mem].fitness/sum;
}
population[0].cfitness = population[0].rfitness;
/* calculate cumulative fitness */
for (mem = 1; mem < POPSIZE; mem++)
{
population[mem].cfitness = population[mem-1].cfitness + population[mem].rfitness;
}
/* finally select survivors using cumulative fitness. */
for (i = 0; i < POPSIZE; i++)
{
p = rand()%1000/;
if (p < population[0].cfitness)
newpopulation[i] = population[0];
else
{
for (j = 0; j < POPSIZE;j++)
if (p >= population[j].cfitness &&
p newpopulation[i] = population[j+1]; } } /* once a new population is created, copy it back */ for (i = 0; i < POPSIZE; i++) population[i] = newpopulation[i]; } /***************************************************************/ /* Crossover selection: selects two parents that take part in */ /* the crossover. Implements a single point crossover */ /***************************************************************/ void crossover(void) { int i, mem, one; int first = 0; /* count of the number of members chosen */ double x; for (mem = 0; mem < POPSIZE; ++mem) { x = rand()%1000/; if (x < PXOVER) { ++first; if (first % 2 == 0) Xover(one, mem); else one = mem; } } } /**************************************************************/ /* Crossover: performs crossover of the two selected parents. */ /**************************************************************/ void Xover(int one, int two) { int i; int point; /* crossover point */ /* select crossover point */ if(NVARS > 1) { if(NVARS == 2) point = 1; else point = (rand() % (NVARS - 1)) + 1; for (i = 0; i < point; i++) swap(&population[one].gene[i], &population[two].gene[i]); } } /*************************************************************/ /* Swap: A swap procedure that helps in swapping 2 variables */ /*************************************************************/ void swap(double *x, double *y) { double temp; temp = *x; *x = *y; *y = temp; } /**************************************************************/ /* Mutation: Random uniform mutation. A variable selected for */ /* mutation is replaced by a random value between lower and */ /* upper bounds of this variable */ /**************************************************************/ void mutate(void) { int i, j; double lbound, hbound; double x; for (i = 0; i < POPSIZE; i++) for (j = 0; j < NVARS; j++) { x = rand()%1000/; if (x < PMUTATION) { /* find the bounds on the variable to be mutated */ lbound = population[i].lower[j]; hbound = population[i].upper[j]; population[i].gene[j] = randval(lbound, hbound); } } } /***************************************************************/ /* Report function: Reports progress of the simulation. Data */ /* dumped into the output file are separated by commas */ /***************************************************************/ void report(void) { int i; double best_val; /* best population fitness */ double avg; /* avg population fitness */ double stddev; /* std. deviation of population fitness */ double sum_square; /* sum of square for std. calc */ double square_sum; /* square of sum for std. calc */ double sum; /* total population fitness */ sum = ; sum_square = ; for (i = 0; i < POPSIZE; i++) { sum += population[i].fitness; sum_square += population[i].fitness * population[i].fitness; } avg = sum/(double)POPSIZE; square_sum = avg * avg * POPSIZE; stddev = sqrt((sum_square - square_sum)/(POPSIZE - 1)); best_val = population[POPSIZE].fitness; fprintf(galog, "\n%5d, %, %, % \n\n", generation, best_val, avg, stddev); } /**************************************************************/ /* Main function: Each generation involves selecting the best */ /* members, performing crossover & mutation and then */ /* evaluating the resulting population, until the terminating */ /* condition is satisfied */ /**************************************************************/ void main(void) { int i; 一需求分析 1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数 2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。3．测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 二概要设计 1．程序流程图 2．类型定义 int popsize; //种群大小 int maxgeneration; //最大世代数 double pc; //交叉率 double pm; //变异率 struct individual { char chrom[chromlength+1]; double value; double fitness; //适应度 }; int generation; //世代数 int best_index; int worst_index; struct individual bestindividual; //最佳个体 struct individual worstindividual; //最差个体 struct individual currentbest; struct individual population[POPSIZE]; 3．函数声明 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(); 4．程序的各函数的简单算法说明如下： （1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。 input() 函数输入种群大小，染色体长度，最大世代数，交叉率，变异率等参数。 （2）void calculateobjectvalue();计算适应度函数值。 根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。 （3）选择函数selectoperator() 在函数selectoperator()中首先用rand ()函数产生0～1间的选择算子，当适度累计值不为零时，比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子，直到达到选择算子的值那个个体就被选出，即适应度为fi的个体以fi/∑fk的概率继续存在； 显然，个体适应度愈高，被选中的概率愈大。但是，适应度小的个体也有可能被选中，以便增加下一代群体的多样性。 （4）染色体交叉函数crossoveroperator() 这是遗传算法中的最重要的函数之一，它是对个体两个变量所合成的染色体进行交叉，而不是变量染色体的交叉，这要搞清楚。首先用rand ()函数产生随机概率，若小于交叉概率，则进行染色体交叉，同时交叉次数加1。这时又要用rand()函数随机产生一位交叉位，把染色 实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变 /********************************************************** ********/ /* 基于基本遗传算法的函数最优化SGA.C */ /* A Function Optimizer using Simple Genetic Algorithm */ /* developed from the Pascal SGA code presented by David E.Goldberg */ //********************************************************** ********/ #include #include #include #include "graph.c" /* 全局变量*/ struct individual /* 个体*/ { unsigned *chrom; /* 染色体*/ double fitness; /* 个体适应度*/ double varible; /* 个体对应的变量值*/ int xsite; /* 交叉位置*/ int parent[2]; /* 父个体*/ int *utility; /* 特定数据指针变量*/ }; struct bestever /* 最佳个体*/ { unsigned *chrom; /* 最佳个体染色体*/ double fitness; /* 最佳个体适应度*/ double varible; /* 最佳个体对应的变量值*/ int generation; /* 最佳个体生成代*/ }; struct individual *oldpop; /* 当前代种群*/ struct individual *newpop; /* 新一代种群*/ struct bestever bestfit; /* 最佳个体*/ double sumfitness; /* 种群中个体适应度累计*/ double max; /* 种群中个体最大适应度*/ double avg; /* 种群中个体平均适应度*/ double min; /* 种群中个体最小适应度*/ float pcross; /* 交叉概率*/ float pmutation; /* 变异概率*/ int popsize; /* 种群大小*/ int lchrom; /* 染色体长度*/ int chromsize; /* 存储一染色体所需字节数*/ int gen; /* 当前世代数*/ int maxgen; /* 最大世代数*/ int run; /* 当前运行次数*/ 硕士生考查课程考试试卷 考试科目： 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：年月日午时至时 《MATLAB 教程》试题： A 、利用MATLA B 设计遗传算法程序，寻找下图11个端点最短路径，其中没有连接端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a e h k B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 C 、利用MATLAB 编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D 、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB 进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。 选择题目： B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 一、问题分析（10分） 这是一个简单的三元函数求最小值的函数优化问题，可以利用遗传算法来指导性搜索最小值。实验要求必须以matlab 为工具，利用遗传算法对问题进行求解。 在本实验中，要求我们用M 函数自行设计遗传算法，通过遗传算法基本原理，选择、交叉、变异等操作进行指导性邻域搜索，得到最优解。 二、实验原理与数学模型（20分） （1）试验原理： 用遗传算法求解函数优化问题，遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的解：在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体；并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的种群。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码，生成近似最优解。基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。 遗传算法是一种现代智能算法，实际上它的功能十分强大，能够用于求解一些难以用常规数学手段进行求解的问题，尤其适用于求解多目标、多约束，且目标函数形式非常复杂的优化问题。但是遗传算法也有一些缺点，最为关键的一点，即没有任何理论能够证明遗传算法一定能够找到最优解，算法主要是根据概率论的思想来寻找最优解。因此，遗传算法所得到的解只是一个近似解，而不一定是最优解。 （2）数学模型 对于求解该问题遗传算法的构造过程： （1）确定决策变量和约束条件； % f(x)=11*sin(6x)+7*cos(5x),0<=x<=2*pi; %%初始化参数 L=16;%编码为16位二进制数 N=32;%初始种群规模 M=48;%M个中间体，运用算子选择出M/2对母体，进行交叉；对M个中间体进行变异 T=100;%进化代数 Pc=0.8;%交叉概率 Pm=0.03;%%变异概率 %%将十进制编码成16位的二进制，再将16位的二进制转成格雷码 for i=1:1:N x1(1,i)= rand()*2*pi; x2(1,i)= uint16(x1(1,i)/(2*pi)*65535); grayCode(i,:)=num2gray(x2(1,i),L); end %% 开始遗传算子操作 for t=1:1:T y1=11*sin(6*x1)+7*cos(5*x1); for i=1:1:M/2 [a,b]=min(y1);%找到y1中的最小值a，及其对应的编号b grayCodeNew(i,:)=grayCode(b,:);%将找到的最小数放到grayCodeNew中grayCodeNew(i+M/2,:)=grayCode(b,:);%与上面相同就可以有M/2对格雷码可以作为母体y1(1,b)=inf;%用来排除已找到的最小值 end for i=1:1:M/2 p=unidrnd(L);%生成一个大于零小于L的数，用于下面进行交叉的位置if rand() 一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价 遗传算法程序示例 %% I. 清空环境变量 %optimtool solver 中选择GA %添加gaot工具箱 clear all clc %% II. 绘制函数曲线 x = 0:0.01:9; y = x + 10*sin(5*x)+7*cos(4*x); figure plot(x, y) xlabel('自变量') ylabel('因变量') title('y = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x)') grid %% III. 初始化种群 initPop = initializega(50,[0 9],'fitness'); %种群大小；变量变化范围；适应度函数的名称 %看一下initpop 第二列代表适应度函数值 %% IV. 遗传算法优化 [x endPop bpop trace] = ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,... 'normGeomSelect',0.08,'arithXover',2,'nonUnifMutation',[2 25 3]); %变量范围上下界；适应度函数；适应度函数的参数；初始种群；精度和显示方式；终止函数的名称； %终止函数的参数；选择函数的名称；选择函数的参数；交叉函数的名称；交叉函数的参数；变异函数的 %名称；变异函数的参数 % X 最优个体endpop 优化终止的最优种群bpop 最优种群的进化轨迹trace 进化迭代过程中 %最优的适应度函数值和适应度函数值矩阵 %% V. 输出最优解并绘制最优点 x hold on plot (endPop(:,1),endPop(:,2),'ro') 一个简单实用的遗传算 法c程序 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】 一个简单实用的遗传算法c程序（转载） 2009-07-28 23:09:03 阅读418 评论0 字号：大中小 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从,目录 coe/evol中的文件中获得。要求输入的文件应该命名为‘’；系统产生的输出文件为‘’。输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。 /**************************************************************************/ /* This is a simple genetic algorithm implementation where the */ /* evaluation function takes positive values only and the */ /* fitness of an individual is the same as the value of the */ /* objective function */ /**************************************************************************/ #include <> #include <> #include <> /* Change any of these parameters to match your needs */ #define POPSIZE 50 /* population size */ 遗传算法的程序实例 如求下列函数的最大值 f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] 一、初始化(编码) initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)， 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 代码: %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 二、计算目标函数值 1、将二进制数转化为十进制数(1) 代码: %Name: decodebinary.m %产生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和例数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-1).*pop(:,i); py=py-1; end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 2、将二进制编码转化为十进制数(2) decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置。(对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。 代码: %Name: decodechrom.m %将二进制编码转换成十进制 function pop2=decodechrom(pop,spoint,length) pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1); pop2=decodebinary(pop1); 3、计算目标函数值 calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "conio.h" #include "math.h" #include "time.h" #define num_C 12 //个体的个数，前6位表示x1，后6位表示x2 #define N 100 //群体规模为100 #define pc 0.9 //交叉概率为0.9 #define pm 0.1 //变异概率为10% #define ps 0.6 //进行选择时保留的比例 #define genmax 2000 //最大代数200 int RandomInteger(int low,int high); void Initial_gen(struct unit group[N]); void Sort(struct unit group[N]); void Copy_unit(struct unit *p1,struct unit *p2); void Cross(struct unit *p3,struct unit *p4); void Varation(struct unit group[N],int i); void Evolution(struct unit group[N]); float Calculate_cost(struct unit *p); void Print_optimum(struct unit group[N],int k); /* 定义个体信息*/ typedef struct unit { int path[num_C]; //每个个体的信息 double cost; //个体代价值 }; struct unit group[N]; //种群变量group int num_gen=0; //记录当前达到第几代 int main() { int i,j; srand((int)time(NULL)); //初始化随机数发生器 Initial_gen(group); //初始化种群 Evolution(group); //进化：选择、交叉、变异 getch(); return 0; } /* 初始化种群*/ void Initial_gen(struct unit group[N]) { int i,j; struct unit *p; for(i=0;i<=N-1;i++) //初始化种群里的100个个体 { %求下列函数的最大值% %f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]% %将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。% %将变量域[0,10]离散化为二值域[0,1023],x=0+10*b/1023,其中b是[0,1023]中的一个二值数。 %2.1初始化(编码) %initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)， %长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name:initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength));%rand随机产生每个单元为{0,1}行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， %roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 %2.2计算目标函数值 %2.2.1将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name:decodebinary.m %产生[2^n2^(n-1)...1]的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop);%求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2);%求pop1的每行之和 %2.2.2将二进制编码转化为十进制数(2) %decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置 %(对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)， %参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。 %遗传算法子程序 %Name:decodechrom.m C语言遗传算法代码 以下为遗传算法的源代码，计算一元代函数的代码和二元函数的代码以+++++++++++++++++++++++++++++++++++++为分割线分割开来，请自行选择适合的代码，使用时请略看完代码的注释，在需要更改的地方更改为自己需要的代码。 +++++++++++++++++++++++++++++++一元函数代码++++++++++++++++++++++++++++ #include 一个简单实用的遗传算法c程序（转载） c++ 2009-07-28 23:09:03 阅读418 评论0 字号：大中小 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从https://www.360docs.net/doc/2d1011212.html,,目录coe/evol 中的文件prog.c中获得。要求输入的文件应该命名为…gadata.txt?；系统产生的输出文件为…galog.txt?。输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。 /**************************************************************************/ /* This is a simple genetic algorithm implementation where the */ /* evaluation function takes positive values only and the */ /* fitness of an individual is the same as the value of the */ /* objective function */ /**************************************************************************/ #include 《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展 一、《人工智能》课程学习体会 1．课程学习历程 这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。 在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。 课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。 2．课程学习体会与感悟 学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。 另一个方面则是，人工智能的应用领域非常之多，诸如机器学习，专家系统等，每一部分都是可以单独拿出来作为深入学习的方向的。因此，现在的学习，只是对人工智能有了一个初步的了解，想要入门还需要学习更多的内容，还需要投入更多的时间。 二、遗传算法在最优化问题的应用与发展 1.遗传算法简述 // GA.cpp : Defines the entry point for the console application. // /* 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的， Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。 代码保证尽可能少，实际上也不必查错。 对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。 注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。 该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。 代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。 读者可以从https://www.360docs.net/doc/2d1011212.html,, 目录coe/evol中的文件prog.c中获得。 要求输入的文件应该命名为‘gadata.txt’；系统产生的输出文件为‘galog.txt’。 输入的文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。 */ #include 用遗传算法优化BP神经网络的 Matlab编程实例 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % % 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络 %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tan sig','purelin'},'trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],ini tPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[],['arithXover'],[2],'n onUnifMutation',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP 网络 [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); {2,1}=W1; {3,2}=W2; {2,1}=B1; {3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数 %训练网络 net=train(net,XX,YY); 程序二：适应值函数 function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation] load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 for i=1:S, x(i)=sol(i); 遗传算法代码 #include遗传算法的c语言程序
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