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文檔簡介

1、遺傳算法實驗報告一、實驗目的:理解和掌握遺傳算法的應用和意義,用自己擅長的語言實現(xiàn)遺傳算法的基本功能。在此基礎上,進一步理解和鞏固遺傳算法的重要性,使其能夠在今后的學習和工作中得到有效的運用和借鑒!需要指出的是,遺傳算法不能保證得到最好的答案,但是通過一定的方法可以將誤差控制在一定的范圍內!2.實驗原理和主題:1.遺傳算法是一種基于空間搜索的算法,它模擬自然進化過程,通過自然選擇、遺傳、變異和達爾文的適者生存理論來尋找問題的答案。它的求解過程是一個優(yōu)化過程。通用遺傳算法的主要步驟如下:(1)隨機生成由一定長度的特征串組成的初始種群。(2)對字符串填充迭代執(zhí)行以下步驟a和b,直到滿足停止標準:a

2、 .計算群體中每個個體字符串的適應值;使用遺傳算子,如復制、交叉和變異,產生下一代群體。(3)將后代中最佳的單個字符串指定為遺傳算法的執(zhí)行結果,這是問題的解決方案。2.通過編碼、種群設置、適應度函數(shù)設置、遺傳操作和解碼,生成所需的解。F(x)=x*sin(x) 1,x0,2p,并求解F(x)的最大值和最小值。三、實驗條件硬件:微型計算機。語言:本實驗使用C語言。Iv .實驗內容:建立f(x)的遺傳算法程序,然后運行求解。V.實驗步驟:1.確定基本函數(shù):這個實驗是求解f(x)的最大值和最小值。2.編碼f(x):染色體由二進制向量表示,染色體代表變量x的實值,其中小數(shù)點后精度為6位,變量x的字段長

3、度為2p,整個區(qū)間分為2p*1000000個等長區(qū)間。由于2p*1000000在23位二進制數(shù)的表示范圍內,編碼長度為23位。3.設計適應度函數(shù):因為需要f(x)的最大值,所以適應度函數(shù)可以根據(jù)f(x)適當改變。最大值:f(x)=x * sin(x)5;最小值:f(x)=1/(x * sin(x)5);4.f(x)遺傳算法程序的設計與實現(xiàn):遺傳操作主要包括復制、交叉和變異。復制是將父代直接傳給后代,即根據(jù)個體適應度函數(shù)值的大小來決定下一代是淘汰還是繼承。交叉選擇兩個人誰可以進入下一代,并交換他們的部分代碼值。變異是根據(jù)變異的概率選擇一個個體,并隨機改變它的一個編碼。復制由void select

4、ion _ operation(bool flag)組成。實施;被無效的交叉操作()交叉;實施;該變體由無效多操作()組成;實施。5.設計初始群體:默認設置是50個隨機生成的23位字節(jié)染色體。6.調試交叉和變異概率:在常用的交叉和變異概率范圍內,結果隨著交叉和變異概率的變化而變化,它們之間的差異相對不明顯7.實驗參數(shù):實驗中的主要參數(shù)是遺傳代數(shù)、種群規(guī)模、交叉概率和變異概率。實驗結果:尋求最大值:尋求最小值:該程序的主要代碼如下(背景代碼):GA級矢量流行音樂;向量子圖;雙Pc;雙倍Pm。整數(shù)迭代;整數(shù)_人口;雙重最優(yōu)最大解;雙重最優(yōu)最小解;雙重最優(yōu)最大函數(shù);雙最優(yōu)_最小_函數(shù)值;字符串優(yōu)化_

5、個人;矢量倫潘;/浮動健身;public:GA()Pc=0.25Pm=0.01數(shù)量_人口=50;迭代次數(shù)=100;無效GA _ Init();無效交叉操作();無效選擇_操作();無效變異_操作();無效評估(bool);無效的LunPan_Operation(布爾值);雙功能(雙);無效極值(布爾);無效顯示(布爾、整數(shù));無效顯示_ M();/找出最大值和最小值無效GA:Extreme極值(布爾標志)if(標志)最佳_最大_函數(shù)_ Vlaue=-100;其他最佳_最小值_函數(shù)值=100;對于(向量:迭代器ITER=流行。開始();iter!=pop。結束();iter)雙t=0.5雙dec

6、num 1=0;/*字符串p=* iter*/代表(國際=(*)ITER .長度()-1;I=0。- i)t=t * 2;decnum 1=(*(ITER)I-48)* t;數(shù)字1=數(shù)字1 *(2 *)/字符串值;/CoutOptimize _ Max _ Function _ Vlaue)最佳_最大_函數(shù)_變量=溫度;最優(yōu)最大解=DecNum1最佳_個人=* iter/適合度=溫度5;否則/找到最小值如果(溫度:迭代器ITER=流行。開始();iter!=pop。結束();iter)/cout * ITER : ITER ITER=倫潘。開始();iter!=倫潘。結束();iter)if(

7、rnd=*iter)回推(*(流行音樂)。begin();/cout *(Pop)。(ITER-倫潘。ITERITER=倫潘。開始();iter!=倫潘。結束();iter)if(rnd=*iter)STRing=*(Pop。(ITER-倫潘。開始();雙rnd1=0.0001*(rand()000);對于(向量:迭代器ITER 1=倫潘。開始();iter1!=倫潘。結束();iter1)if(rnd1=*iter1)字符串1=*(Pop。開始();int rnd 2=rand()#;炭溫度;for(int I=rnd 2;迭代器ITER=倫潘。開始();iter!=倫潘。結束();iter)if(rnd=*iter)STRing=*(Pop。(ITER-倫潘。開始();int rnd 1=rand()#;if(STRingrnd1=0)STRingrnd1=1 .否則字符串rn D1=0;subPp。推回(_ StrIng);打破;/cout Variation :迭代器ITER=倫潘。開始();iter!=倫潘。結束();iter)/cout * ITER :迭代器ITER=主題

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