【正文】 ) { i CHROMLENGTH。return decimal。//把二進制轉(zhuǎn)化為十進制}worstIndividual = population[i]。 i PopSize。} i++) {} i PopSize 1。index[i] = i。}for (j = 0。 j CHROMLENGTH。}define Cmin 0 //certain minimum value根據(jù)給定的變量用適應度函數(shù)計算然后返回適度值。 void generatenextpopulation()。3．舉個例子，輸入初始變量后，用y= (x1*x1)+(x2*x2)，=x1,x2= 4．程序流程圖開始Gen=0編碼隨機產(chǎn)生M個初始個體滿足終止條件?計算群體中各個體適應度從左至右依次執(zhí)行遺傳算子j = 0j = 0j = 0根據(jù)適應度選擇復制個體選擇兩個交叉?zhèn)€體選擇個體變異點執(zhí)行變異執(zhí)行交叉執(zhí)行復制復制的個體添入新群體中交叉后添入新群體中變異后添入新群體中j = j+1j = j+2j = j+1Gen=Gen+1輸出結(jié)果終止YNYYYNNNpcpm5．類型定義int popsize。 //最差個體struct individual currentbest。input() 函數(shù)輸入種群大小，染色體長度，最大世代數(shù)，交叉率，變異率等參數(shù)。include ////////////// 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義///////////////////Individual bestIndividual 。void calculateObjectValue()。//以上為函數(shù)以及全局變量定義部分 i PopSize。////////產(chǎn)生下一代樣本 //////for (i = 0。}for (i = 0。 i++) {//找出到目前為止最好的個體//////bestIndex = i。currentBest = bestIndividual。temp1 = dedeChromosome(population[i].chrom, 0, LENGHT1)。long temp1, temp2。) (length 1 i)。//打印當前樣本信息///average = sum / PopSize。}for (i = 0。}}for (i = 0。calculateObjectValue()。cfitness[i] = population[i].fitness / sum。for (j = point。int point, temp。039。void mutationOperator() {}void generateInitialPopulation() {void crossoverOperator()。void generateNextPopulation()。int generation 。const int PopSize = 10。隨機產(chǎn)生比較概率，若小于變異概率，則1變?yōu)?，0變?yōu)?，同時變異次數(shù)加1。void selectoperator()。 //適應度}。 double fitness。void