优化算法——遗传算法

#include<iostream>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#include<cmath>
#include<fstream>

using namespace std;


const int COLONY_SIZE=100;  //个体数目
const int Size=2;//个体的长度
const int Generation=3000;//代数
const double OVER=0.7;//杂交的概率
const double MUTATE=0.1;//变异的概率
const double UPPER=30.0;//函数的上界

struct Indival
{
    double code[Size];
    double fitness;
    double cfitness;
    double rfitness;
}Group[COLONY_SIZE];

Indival newGroup[COLONY_SIZE];

Indival bestChrom;//记录最好的个体

int GenNum=0;

double random(double, double);
void initiate();
void calvalue();
void select();
void crossOver();
void xOver(int,int);
void mutate();
double delta(int,double,double,double);
void sort();

/*****************主函数***************/
int main()
{
    ofstream output;
    srand((unsigned)time(NULL));
    initiate();
    calvalue();
    output.open("data.txt");
    while(GenNum<=Generation)
    {
        GenNum++;
        select();   
        crossOver();
        mutate();   
        calvalue(); 
        sort();
        if (bestChrom.fitness<Group[0].fitness)
        {
            bestChrom.code[0]=Group[0].code[0];
            bestChrom.code[1]=Group[0].code[1];
            bestChrom.fitness=Group[0].fitness;
        }
//      output<<"gen: "<<GenNum<<"最优解为："<<endl;
//      output<<"x1: "<<bestChrom.code[0]<<"  x2: "<<bestChrom.code[1]<<"   函数值为： "<<(30-bestChrom.fitness)<<endl;
        output<<GenNum<<"   "<<(30-bestChrom.fitness)<<endl;
    }
    output.close();
    cout<<"运行结束！"<<endl;//提示运行结束
    return 0;
}


/******************************函数的实现*****************************************/


double random(double start, double end){//随机产生区间内的随机数   
    return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}

void initiate()//初始化
{
    for(int i=0;i<COLONY_SIZE;i++)
    {
        Group[i].code[0]=random(-30,30);
        Group[i].code[1]=random(-30,30);
        Group[i].fitness=0;//适应值
        Group[i].cfitness=0;//相对适应值比例之和
        Group[i].rfitness=0;//相对适应值比例
    }
}

void calvalue()//计算适应值
{
    double x1,x2;
    double sum=0;
    double part1,part2;//将函数分成几个部分
    for(int i=0;i<COLONY_SIZE;i++)
    {
        x1=Group[i].code[0];
        x2=Group[i].code[1];
        part1=-0.2*sqrt((x1*x1+x2*x2)/Size);
        part2=(cos(2*3.1415926*x1)+cos(2*3.1415926*x2))/Size;
        Group[i].fitness=UPPER-(-20*exp(part1)-exp(part2)+20+2.71828);//适应值
        sum+=Group[i].fitness;//计算适应值之和
    }
    for(int mem=0;mem<COLONY_SIZE;mem++)//轮盘赌选择机制里所要求的几个参数
    {
        Group[mem].rfitness=Group[mem].fitness/sum;//适应值的比例
    }
    Group[0].cfitness=Group[0].rfitness;
    for(mem=1;mem<COLONY_SIZE;mem++)
    {
        Group[mem].cfitness=Group[mem-1].cfitness+Group[mem].rfitness;//模拟轮盘
    }


}
void select()
{
    double p;
    for(int i=0;i<COLONY_SIZE;i++)//挑选出N个个体
    {
        p=random(0,1);//随机产生0到1之间的随机数
        if(p<Group[0].cfitness)
            newGroup[i]=Group[0];
        else
        {
            for(int j=1;j<COLONY_SIZE;j++)//往轮盘后走
            {
                if(p>=Group[j-1].cfitness&&p<Group[j].cfitness)
                {
                    newGroup[i]=Group[j];
                    break;
                }
            }
        }
    }
    for(i=0;i<COLONY_SIZE;i++)//从newGroup复制到Group中
        Group[i]=newGroup[i];
}
void crossOver()
{
    int mem,one;
    int first=0;//记录杂交的数目
    double x;
    for(mem=0;mem<COLONY_SIZE;mem++)
    {
        x=random(0,1);
        if(x<OVER)
        {
            ++first;
            if(first%2==0)//若为偶数
                xOver(one,mem);
            else 
                one=mem;
        }
    }
}
void xOver(int one,int two)
{
    double point;
    point=random(0,1);
    Group[one].code[0]=Group[one].code[0]*point+Group[two].code[0]*(1-point);
    Group[one].code[1]=Group[one].code[1]*point+Group[two].code[1]*(1-point);
    Group[two].code[0]=Group[one].code[0]*(1-point)+Group[two].code[0]*point;
    Group[two].code[1]=Group[one].code[1]*(1-point)+Group[two].code[1]*point;
}
void mutate()
{
    double x;
    for(int i=0;i<COLONY_SIZE;i++)
    {
        for(int j=0;j<Size;j++)
        {
            x=random(0,1);
            if (x<MUTATE)
            {
                Group[i].code[j]=delta(GenNum,Group[i].code[0],30,-30);
            }
        }
    }
}


double delta(int t,double x,double u,double l)
{
    double temp1;
    double temp2;
    double y;
    double r=random(0,1);
    temp1=pow((1-t/Generation),4);
    temp2=pow(r,temp1);
    int a=(int)random(0,2);
    if(a==0)
    {
        y=u-x;
        return (x+y*(1-temp2));
    }else
    {
        y=x-l;
        return (x-y*(1-temp2));
    }
}

void sort()//排序
{
    Indival temp;
    for(int i=0;i<COLONY_SIZE-1;i++)
    {
        for(int j=i+1;j<COLONY_SIZE;j++)
        {
            if(Group[i].fitness<Group[j].fitness)
            {
                temp=Group[i];
                Group[i]=Group[j];
                Group[j]=temp;
            }
        }
    }
}