【遗传算法c语言代码】遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于解决复杂优化问题。在C语言中实现遗传算法，可以通过模拟生物进化过程来寻找最优解。本文将对遗传算法的基本原理进行总结，并提供一个简单的C语言代码示例。
一、遗传算法基本原理总结
| 步骤 | 描述 | 目的 |
| 1. 初始化种群 | 随机生成一定数量的个体（染色体） | 构建初始解空间 |
| 2. 适应度计算 | 对每个个体计算其适应度值 | 衡量个体优劣 |
| 3. 选择操作 | 根据适应度选择较优个体 | 模拟“优胜劣汰” |
| 4. 交叉操作 | 随机选择两个个体进行基因交换 | 增加种群多样性 |
| 5. 变异操作 | 随机改变某些基因 | 避免陷入局部最优 |
| 6. 迭代更新 | 重复上述步骤直到满足终止条件 | 寻找最优解 |
二、遗传算法C语言代码示例
以下是一个简单的遗传算法实现，用于求解一个单变量函数的最大值问题：
目标函数为 $ f(x) = x \sin(10\pi x) + 1 $，其中 $ x \in [-1, 2] $
```c
include
include
include
include
define POP_SIZE 50// 种群大小
define CHROM_LEN 10 // 染色体长度（二进制表示）
define GEN_COUNT 100// 迭代次数
define MUT_RATE 0.01// 突变率
// 将二进制字符串转换为十进制数
int bin_to_dec(char chromosome) {
int value = 0;
for (int i = 0; i < CHROM_LEN; i++) {
if (chromosome[i] == '1') {
value += pow(2, CHROM_LEN - 1 - i);
}
}
return value;
}
// 计算适应度
double fitness(int x) {
double x_real = (-1.0 + (x / (pow(2, CHROM_LEN) - 1.0)) 3.0);
return x_real sin(10 M_PI x_real) + 1;
}
// 选择操作（轮盘赌选择）
int select_parent(double fitnesses, int pop_size) {
double total = 0.0;
for (int i = 0; i < pop_size; i++) {
total += fitnesses[i];
}
double rand_val = (double)rand() / RAND_MAX total;
for (int i = 0; i < pop_size; i++) {
if (rand_val <= fitnesses[i]) {
return i;
}
rand_val -= fitnesses[i];
}
return 0;
}
// 交叉操作
void crossover(char pop, double fitnesses, int parent1, int parent2) {
int point = rand() % CHROM_LEN;
for (int i = point; i < CHROM_LEN; i++) {
char temp = pop[parent1][i];
pop[parent1][i] = pop[parent2][i];
pop[parent2][i] = temp;
}
}
// 变异操作
void mutate(char pop) {
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < CHROM_LEN; j++) {
if ((double)rand() / RAND_MAX < MUT_RATE) {
pop[i][j] = (pop[i][j] == '0') ? '1' : '0';
}
}
}
}
int main() {
srand(time(NULL));
char population = (char )malloc(POP_SIZE sizeof(char ));
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
population[i] = (char )malloc(CHROM_LEN + 1);
for (int j = 0; j < CHROM_LEN; j++) {
population[i][j] = (rand() % 2) ? '1' : '0';
}
population[i][CHROM_LEN] = '\0';
}
for (int gen = 0; gen < GEN_COUNT; gen++) {
double fitnesses = (double )malloc(POP_SIZE sizeof(double));
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
int x = bin_to_dec(population[i]);
fitnesses[i] = fitness(x);
}
char new_pop = (char )malloc(POP_SIZE sizeof(char ));
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
int p1 = select_parent(fitnesses, POP_SIZE);
int p2 = select_parent(fitnesses, POP_SIZE);
new_pop[i] = (char )malloc(CHROM_LEN + 1);
strcpy(new_pop[i], population[p1]);
crossover(new_pop, fitnesses, p1, p2);
}
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
free(population[i]);
}
free(population);
population = new_pop;
mutate(population);
}
// 找出最佳个体
double best_fit = -1e9;
int best_x = 0;
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
int x = bin_to_dec(population[i]);
double fit = fitness(x);
if (fit > best_fit) {
best_fit = fit;
best_x = x;
}
}
printf("最佳解: x = %.2f, 最大值: %.2f\n", (-1.0 + (best_x / (pow(2, CHROM_LEN) - 1.0)) 3.0), best_fit);
for (int i = 0; i < POP_SIZE; i++) {
free(population[i]);
}
free(population);
return 0;
}
```
三、总结
遗传算法通过模拟自然进化过程，能够在复杂的搜索空间中找到近似最优解。C语言虽然不是最常用于此类算法的语言，但其高效性使得它在嵌入式系统或高性能计算中仍然有重要应用价值。
通过上述代码，我们可以看到遗传算法的核心流程：初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和迭代更新。在实际应用中，可以根据具体问题调整参数（如种群大小、变异率等），以提高算法效率和精度。