遺傳算法的c語言程序案例(更新版)
【正文】 d calculateFitnessValue() {} else {bestIndividual = population[i]。bestIndividual = population[0]。findBestAndWorstIndividual()。 /}} i++) {for (i = 1。}}for (i = 0。char ch。int i, j。039。p = rand() % 1000 / 。mutationOperator()。}039。evalutePopulation()。void outputTextReport()。void performEvolution()。long dedeChromosome(char*, int, int)。Individual population [PopSize] 。int worstIndex。double fitness。const double Pm = 。//總?cè)倔w長度源代碼includeinclude （4）染色體交叉函數(shù)crossoveroperator()這是遺傳算法中的最重要的函數(shù)之一，它是對個(gè)體兩個(gè)變量所合成的染色體進(jìn)行交叉，而不是變量染色體的交叉，這要搞清楚。void outputtextreport()。void calculateobjectvalue()。struct individual bestindividual。 //交叉率 double pm。 //最大世代數(shù) double pc。int worst_index。long decodechromosome(char *,int,int)。void input()。但是，適應(yīng)度小的個(gè)體也有可 能被選中，以便增加下一代群體的多樣性。（8）void outputtextreport () 輸出種群統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸出每一代的種群的最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度，最后輸出全局最大值二、 運(yùn)行環(huán)境本程序的開發(fā)工具是VC++，在VC++下運(yùn)行。define LENGHT2 3Individual currentBest 。evalutePopulation()。return 0。srand((unsigned)time(NULL))。population[i].chrom[j] = ((rand() % 10) 5) ? 39。double p。 j++) {: 39。void crossoverOperator() {}index[i] = index[point + i]。p = rand() % 1000 / 。ch = population[index[i]].chrom[j]。}double cfitness[PopSize]。// calculate cumulative fitness i PopSize。population[i] = newpopulation[i]。if (population[i].fitness ) {worstIndex = i。//計(jì)算適應(yīng)度///for (i = 0。void calculateObjectValue() { i PopSize。x2 = temp2 * temp2。int i。i++,pointer++){}sum += population[i].value。}
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