C语言实现遗传算法详解-优快云博客

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本文详细介绍了如何使用C语言实现遗传算法，包括遗传算法的基本原理、编码方式、选择、交叉和变异操作，并提供了具体的C代码示例，帮助读者理解和应用遗传算法。

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#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#define POPSIZE 500
#define maximization 1
#define minimization 2
#define cmax 100
#define cmin 0
#define length1 10
#define length2 10
#define chromlength length1 + length2  // 染色体度

int functionmode = maximization;     // 我们这里用遗传算法求最大值
int popsize;  // 种群大小
int maxgeneragion;  // 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];

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 outputtextrepot();

void generateinitialpopulation(){ // 种群初始化
    int i, j;
    for( i = 0; i < popsize; i++){
        for( j = 0; j < chromlength; j++){
            population[i].chrom[j] = (rand()%10 < 5) ? '0':'1';
        }
        population[i].chrom[chromlength] = '\0';
    }
}

void generatenextpopulation(){ // 生成下一代
    selectoperator();
    crossoveroperator();
    mutationoperator();
}

void evaluatepopulation(){ // 评价个体， 求最佳个体
    calculateobjectvalue();
    calculatefitnessvalue();
    findbes

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