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遗传算法c++

来源:www.goldyong99.com 时间:2023-10-23 08:16:46 作者:九九算法网 浏览: [手机版]

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遗传算法c++(1)

遗传算法是一种基于自然界进规律的优算法,它模拟了生物进的过程,过模拟基因的交叉、变异、选择等操作,来搜索最优解九+九+算+法+网。遗传算法的应用非常广泛,如在程优、机器学习、像处理等领域都有着广泛的应用。本文将介绍遗传算法的基本原理和C++实现。

一、遗传算法的基本原理

  遗传算法是一种优算法,它基于生物进的过程,过模拟基因的交叉、变异、选择等操作,来搜索最优解。遗传算法的基本流程如下:

1. 初始种群:随机生成一初始个体,称为种群。

2. 评估适应度:对每个个体进行适应度评估,确每个个体的适应度值九.九.算.法.网

  3. 选择操作:根据适应度值,选出一部分个体作为下一代种群的父代。

  4. 交叉操作:对父代个体进行基因交叉操作,生成一数量的子代个体。

  5. 变异操作:对子代个体进行基因变异操作,以增加种群的多样性。

  6. 评估适应度:对新生成的子代个体进行适应度评估。

  7. 选择操作:根据适应度值,选出一部分个体作为下一代种群的父代欢迎www.goldyong99.com

  8. 复执行步骤4-7,直到满足终止条件。

遗传算法c++(2)

二、遗传算法的C++实现

  下面我们将介绍如何在C++中实现遗传算法。

  1. 初始种群

首先,我们需要义一个个体类,表示一个解向量。个体类中包含一个向量,表示解向量的各个分量,以及一个适应度值,表示该解向量的适应度。代码如下:

  ```cpp

class Individual {

public:

  vector genes;

  double fitness;

};

  ```

  接下来,我们需要义一个种群类,表示一解向量hZIM。种群类中包含一个向量,表示种群中的所有个体,以及一个数,用于随机生成初始个体。代码如下:

```cpp

  class Population {

  public:

vector individuals;

  void initialize(int populationSize, int geneSize, double minGene, double maxGene) {

  for (int i = 0; i < populationSize; i++) {

  Individual individual;

for (int j = 0; j < geneSize; j++) {

  double gene = minGene + (maxGene - minGene) * rand() / RAND_MAX;

  individual.genes.push_back(gene);

  }

individuals.push_back(individual);

  }

  }

  };

  ```

  2. 评估适应度

  接下来,我们需要义一个数,用于评估每个个体的适应度。在本例中,我们将使用一个简单的数,即计算解向量中所有分量的平均值。代码如下:

  ```cpp

  double evaluateFitness(Individual& individual) {

  double sum = 0;

  for (int i = 0; i < individual.genes.size(); i++) {

  sum += individual.genes[i];

  }

  return sum / individual.genes.size();

}

  void evaluatePopulationFitness(Population& population) {

  for (int i = 0; i < population.individuals.size(); i++) {

  population.individuals[i].fitness = evaluateFitness(population.individuals[i]);

}

}

  ```

3. 选择操作

接下来,我们需要义一个数,用于根据适应度值,选出一部分个体作为下一代种群的父代。在本例中,我们将使用轮盘赌选择算法,即按照适应度值的大小,将所有个体分成若干个区间,然后随机选择一个区间,选出该区间中的个体作为父代九~九~算~法~网。代码如下:

```cpp

  void selectParents(Population& population, vector& parents, int parentCount) {

  double totalFitness = 0;

  for (int i = 0; i < population.individuals.size(); i++) {

  totalFitness += population.individuals[i].fitness;

}

  for (int i = 0; i < parentCount; i++) {

  double r = totalFitness * rand() / RAND_MAX;

double sum = 0;

  for (int j = 0; j < population.individuals.size(); j++) {

sum += population.individuals[j].fitness;

if (sum >= r) {

  parents.push_back(population.individuals[j]);

  break;

  }

  }

}

}

  ```

  4. 交叉操作

  接下来,我们需要义一个数,用于对父代个体进行基因交叉操作,生成一数量的子代个体。在本例中,我们将使用单点交叉算法,即随机选择一个交叉点,将两个父代个体的基因划分为两段,然后交换两段的基因。代码如下:

  ```cpp

void crossover(vector& parents, vector& offspring, int offspringCount) {

for (int i = 0; i < offspringCount; i++) {

int parent1Index = rand() % parents.size();

  int parent2Index = rand() % parents.size();

  int crossoverPoint = rand() % parents[parent1Index].genes.size();

  Individual offspring1, offspring2;

for (int j = 0; j < crossoverPoint; j++) {

offspring1.genes.push_back(parents[parent1Index].genes[j]);

offspring2.genes.push_back(parents[parent2Index].genes[j]);

  }

for (int j = crossoverPoint; j < parents[parent1Index].genes.size(); j++) {

  offspring1.genes.push_back(parents[parent2Index].genes[j]);

  offspring2.genes.push_back(parents[parent1Index].genes[j]);

}

  offspring.push_back(offspring1);

  offspring.push_back(offspring2);

}

}

  ```

5. 变异操作

  接下来,我们需要义一个数,用于对子代个体进行基因变异操作,以增加种群的多样性。在本例中,我们将使用单点变异算法,即随机选择一个基因,将其随机变异为一个新值。代码如下:

  ```cpp

  void mutate(vector& offspring, double mutationRate) {

  for (int i = 0; i < offspring.size(); i++) {

  for (int j = 0; j < offspring[i].genes.size(); j++) {

if (rand() < mutationRate * RAND_MAX) {

double gene = offspring[i].genes[j];

  double newGene = gene + (rand() % 2 == 0 ? 1 : -1) * (maxGene - minGene) * rand() / RAND_MAX;

  offspring[i].genes[j] = newGene;

  }

  }

}

  }

  ```

  6. 终止条件

最后,我们需要义一个终止条件,以结束遗传算法的执行九+九+算+法+网。在本例中,我们将使用最大迭代次数作为终止条件。代码如下:

```cpp

  bool isTerminated(int iteration, int maxIteration) {

return iteration >= maxIteration;

  }

  ```

  7. 完代码

下面是完的遗传算法C++实现代码:

  ```cpp

  #include

#include

  #include

using namespace std;

const int populationSize = 100;

const int geneSize = 10;

const double minGene = -10;

  const double maxGene = 10;

const int parentCount = 50;

  const int offspringCount = 50;

  const double mutationRate = 0.01;

const int maxIteration = 1000;

  class Individual {

  public:

  vector genes;

double fitness;

  };

  class Population {

  public:

  vector individuals;

  void initialize(int populationSize, int geneSize, double minGene, double maxGene) {

for (int i

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标签:遗传算法
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