遗传算法c语言代码.doc

遗传算法代码
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<time.h>

#define cities 10 //城市的个数
#define MAXX 100//迭代次数
#define pc 0.8 //交配概率
#define pm 0.05 //变异概率
#define num 10//种群的大小
int bestsolution;//最优染色体
int distance[cities][cities];//城市之间的距离

struct group //染色体的结构
{
int city[cities];//城市的顺序
int adapt;//适应度
double p;//在种群中的幸存概率
}group[num],grouptemp[num];

//随机产生10个城市之间的相互距离
void init()
{
int i,j;
memset(distance,0,sizeof(distance));
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<cities;i++)
{
for(j=i+1;j<cities;j++)
{
distance[i][j]=rand()%100;
distance[j][i]=distance[i][j];
}
}

printf("************城市的距离矩阵如下************\n");
for(i=0;i<cities;i++)
{
for(j=0;j<cities;j++)
printf("%4d",distance[i][j]);
printf("\n");
}
}

//随机产生初试群
void groupproduce()
{
int i,j,t,k,flag;
for(i=0;i<num;i++) //初始化
for(j=0;j<cities;j++)
group[i].city[j]=-1;
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<num;i++)
{

for(j=0;j<cities;)
{
t=rand()%cities;
flag=1;
for(k=0;k<j;k++)
{
if(group[i].city[k]==t)
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag)
{
group[i].city[j]=t;
j++;
}
}
}

printf("************初始种群如下****************\n");
for(i=0;i<num;i++)
{
for(j=0;j<cities;j++)
printf("%4d",group[i].city[j]);
printf("\n");
}
}
//评价函数,找出最优染色体
void pingjia()
{
int i,j;
int n1,n2;
int sumdistance,biggestsum=0;
double biggestp=0;
for(i=0;i<num;i++)
{
sumdistance=0;
for(j=1;j<cities;j++)
{
n1=group[i].city[j-1];
n2=group[i].city[j];
sumdistance+=distance[n1][n2];
}
group[i].adapt=sumdistance; //每条染色体的路径总和
biggestsum+=sumdistance; //种群的总路径
}

for(i=0;i<num;i++)
{
group[i].p=1-(double)group[i].adapt/(double)biggestsum;
biggestp+=group[i].p;
}
for(i=0;i<num;i++)
group[i].p=group[i].p/biggestp;
//求最佳路劲
bestsolution=0;
for(i=0;i<num;i++)
if(group[i].p>group[bestsolution].p)
bestsolution=i;
}

//选择
void xuanze()
{
int i,j,temp;
double gradient[num];//梯度概率
double xuanze[num];//选择染色体的随机概率
int xuan[num];//选择了的染色体
//初始化梯度概率
for(i=0;i<num;i++)
{
gradient[i]=0.0;
xuanze[i]=0.0;
}
gradient[0]=group[0].p;
for(i=1;i<num;i++)
gradient[i]=gradient[i-1]+group[i].p;
srand((unsigned)time(NULL));
//随机产生染色体的存活概率
for(i=0;i<num;i++)
{
xuanze[i]=(rand()%100);
xuanze[i]/=100;
}
//选择能生存的染色体
for(i=0;i<num;i++)
{
for(j=0;j<num;j++)
{
if(xuanze[i]<gradient[j])
{
xuan[i]=j; //第i个位置存放第j个染色体
break;
}
}
}
//拷贝种群
for(i=0;i<num;i++)
{
grouptemp[i].adapt=group[i].adapt;
grouptemp[i].p=group[i].p;
for(j=0;j<cities;j++)
grouptemp[i].city[j]=group[i].city[j];
}
//数据更新
for(i=0;i<num;i++)
{
temp=xuan[i];
group[i].adapt=grouptemp[temp].adapt;
group[i].p=grouptemp[temp].p;
for(j=0;j<cities;j++)
group[i].city[j]=grouptemp[temp].city[j];
}

}

//变异
void bianyi()
{
int i,j;
int t;
int temp1,temp2,point;
double bianyip[num]; //染色体的变异概率
int bianyiflag[num];//染色体的变异情况
for(i=0;i<num;i++)//初始化
bianyiflag[i]=0;
//随机产生变异概率
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<num;i++)
{
bianyip[i]=(rand()%100);
bianyip[i]/=100;
}
//确定可以变异的染色体
t=0;
for(i=0;i<num;i++)
{
if(bianyip[i]<pm)
{
bianyiflag[i]=1;
t++;
}
}
//变异操作,即交换染色体的两个节点
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i<num;i++)
{
if(bianyiflag[i]==1)
{
temp1=rand()%10;
temp2=rand()%10;
point=group[i].city[temp1];
group[i].city[temp1]=group[i].city[temp2];
group[i].city[temp2]=point;
}
}
}
int main()
{
system("color 3e");
char choice;
do
{

int i,j,t;
init();
groupproduce();

pingjia();
t=0;
while(t++<MAXX)
{
xuanze();

bianyi();
pingjia();
}

printf("\n********************输出最终的种群的适应度***************************\n");
for(i=0;i<num;i++)
{
for(j=0;j<cities;j++)
{

printf("%4d",group[i].city[j]);
}
printf(" 适应度:%4d\n",group[i].adapt);
}
printf("********************最优解为%d号染色体****************************\n",bestsolution);

printf("\n******************是否想再一次计算(y or n)***********************\n");
fflush(stdin);
scanf("%c",&choice);
}while(choice=='y');
return 0;
}