C++实现简单遗传算法

概述本文实例讲述了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：

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：

//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 *** 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();  }

希望本文所述对大家的C++程序设计有所帮助。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的C++实现简单遗传算法全部内容，希望文章能够帮你解决C++实现简单遗传算法所遇到的程序开发问题。

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