遺傳算法的c語(yǔ)言程序案例(文件)
【正文】 。 j++) {139。/039。////////產(chǎn)生下一代樣本 //////crossoverOperator()。}for (i = 0。 j CHROMLENGTH。if (p Pm) {139。}//交叉算子///int index[PopSize]。double p。for (i = 0。 i++) { i+=2) {point = rand()% (CHROMLENGTH 1) + 1。 j++) {}void selectionOperator() {sum += population[i].fitness。 i PopSize。} i++) {for (i = 0。index++。 i++) {/////依據(jù)某些公式對(duì)樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)////calculateFitnessValue()。//找出到目前為止最好的個(gè)體//////double sum = 。worstIndividual = population[0]。 i++) {bestIndex = i。sum += population[i].fitness。currentBest = bestIndividual。currentBest = bestIndividual。}temp1 = dedeChromosome(population[i].chrom, 0, LENGHT1)。x1 = temp1 * temp1。population[i].fitness = x1+x2。//目標(biāo)函數(shù)為f(x) = x1* x1 + x2*x2long temp1, temp2。for (i = 0。long dedeChromosome(char* string, int point, int length) { i length。) (length 1 i)。if ( ) {population[worstIndex] = currentBest。//打印當(dāng)前樣本信息///double sum。sum = 。 i++) {average = sum / PopSize。printf( chromosome=)。 i++){}for( i = 0。printf(gen=%d, avg=%f, best=%f,generation, average,)。for (i = 0。double average。int i。}//進(jìn)經(jīng)同時(shí)把最壞個(gè)體用目前最好個(gè)體替代///}decimal += (*pointer 39。} i++) {double x1, x2。int i。}x2 = temp2 * temp2。temp2 = dedeChromosome(population[i].chrom, LENGHT1, LENGHT2)。 i PopSize。void calculateFitnessValue() {}} else {}} else if (population[i].fitness ) {bestIndividual = population[i]。for (i = 0。bestIndividual = population[0]。int i。findBestAndWorstIndividual()。calculateObjectValue()
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