對(duì)于遺傳算法實(shí)驗(yàn)報(bào)告

本文格式為Word版，下載可任意編輯第第頁(yè)對(duì)于遺傳算法實(shí)驗(yàn)報(bào)告關(guān)于遺傳算法得試驗(yàn)報(bào)告一、試驗(yàn)?zāi)康茫?/p>

在,能功本基得法算傳遺現(xiàn)實(shí)言語(yǔ)得長(zhǎng)擅己自門一用能,義意及用應(yīng)得法算傳遺握掌與解理?此基礎(chǔ)上進(jìn)一步理解與鞏固對(duì)遺傳算法得重要,以便在今后得學(xué)習(xí)與工作中能有效得運(yùn)用與借鑒！需要指出得就是遺傳算法并不就是能保證所得到得就就是最佳得答案但通過(guò)肯定得方法可以將誤差掌握在肯定得范圍內(nèi)!二、試驗(yàn)原理與題目:1、遺傳算法就是一種基于空間搜尋得算法,它通過(guò)自然選擇、遺傳、變異等操作以及達(dá)爾文得適者生存得理論,模擬自然進(jìn)化過(guò)程來(lái)查找所求問(wèn)題得答案。其求解過(guò)程就是個(gè)最優(yōu)化得過(guò)程。一般遺傳算法得主要步驟如下:(1)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)確定長(zhǎng)度得特征字符串組成得初始種群。

（２)對(duì)該字符串種群迭代地執(zhí)行下面得步驟a與步驟b,直到滿意停止準(zhǔn)則為止：

ａ計(jì)算種群中每個(gè)個(gè)體字符串得適應(yīng)值；

ｂ應(yīng)用復(fù)制、交叉與變異等遺傳算子產(chǎn)生下一代種群。

（3）把在后代中表現(xiàn)得最好得個(gè)體字符串指定為遺傳算法得執(zhí)行結(jié)果，即為問(wèn)題得一個(gè)解。

2、通過(guò)編碼、設(shè)置種群、設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作、解碼產(chǎn)生需要得解。

ｆ(x)=x*sｉｎ(x）＋1,ｘ［0，2]，求解f（x）得最大值與最小值。

三、試驗(yàn)條件

硬件:微型計(jì)算機(jī)。

。言語(yǔ)＋+C為得用選驗(yàn)實(shí)本:言語(yǔ)?四、試驗(yàn)內(nèi)容：

建筑針對(duì)f(x)得遺傳算法程序，然后進(jìn)行運(yùn)行求解。

五、試驗(yàn)步驟:

、1。解求得值小最與值大最得)ｘ(f現(xiàn)實(shí)是就驗(yàn)實(shí)本：能功本基定確?2、對(duì)f(x)進(jìn)行編碼:用一個(gè)二進(jìn)制矢量表示一個(gè)染色體,由染色體來(lái)代表變量x得實(shí)數(shù)值,這里精度取小數(shù)點(diǎn)后6位數(shù),變量x得域長(zhǎng)為2,整個(gè)區(qū)間被分為2＊100０000個(gè)等長(zhǎng)得區(qū)間。由于2＊10００000在２3位二進(jìn)制數(shù)得表示范圍呢，所以,編碼長(zhǎng)度為２3位。

3、設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù):由于要求f（x)得最值,所以適應(yīng)度函數(shù)可依據(jù)f(x）做適當(dāng)?shù)棉D(zhuǎn)變。最大值:ｆ(x）=ｘ＊ｓｉn(x)+5;最小值:f（x)=１／(ｘ＊siｎ(x）+5);

4、針對(duì)f（ｘ)得設(shè)計(jì)并且實(shí)現(xiàn)遺傳算法程序:遺傳操作主要包括復(fù)制、交叉與變異。復(fù)制就是直接將父代遺傳給子代,即依據(jù)個(gè)體得適應(yīng)度函數(shù)值所度量得優(yōu)劣程度打算它在下一代就是被淘汰還就是被遺傳。交叉從能進(jìn)入下一代得個(gè)體中選出兩個(gè),將兩者得部分碼值進(jìn)行交換。變異就是依據(jù)變異概率選出一個(gè)個(gè)體,隨機(jī)對(duì)其某位編碼進(jìn)行轉(zhuǎn)變。復(fù)制由voidSelectiｏn_operatｉｏn（ｂｏｏlｆlag);實(shí)現(xiàn);交叉由voiｄCｒossｏver_oｐeｒatｉon();實(shí)現(xiàn)；變異由ｖoidMution-operation()；實(shí)現(xiàn)。

5、

設(shè)計(jì)初始種群：默認(rèn)設(shè)置為50個(gè)隨機(jī)產(chǎn)生得23位字節(jié)得染色體。

、６改得率概得異變與叉交隨果結(jié),內(nèi)圍范率概異變與叉交得用常在:率概異變與叉交試調(diào)?變而轉(zhuǎn)變,之間差異相對(duì)來(lái)說(shuō)不太明顯

7、

試驗(yàn)參數(shù)：試驗(yàn)中主要得參數(shù)有遺傳代數(shù)、群體規(guī)模、交叉概率、變異概率。

試驗(yàn)結(jié)果:求最大值：

求最小值：

程序主要代碼如下(后臺(tái)代碼):cｌassGＡ{

vectｏrｓtrinｇ＞Pop;

veｃｔoｒstrinｇ＞SuｂPｏｐ；

；cPｅlｂuod?

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;ｎｏｉｔaｒｅtI＿mｕNｔnｉ?

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doｕblｅOptimａｌ_Ｍiｎ_Ｘ_Solｕｔｉon；

;eualＶ_noitcnuF_ｘａM＿lａmitpOelbuod?

；eulaＶ_noitｃnｕF＿ｎiM_ｌamitpOelbuｏd?

;laｕｄiｖiｄｎI(lǐng)_laｍitpOgnirts?vecｔordouｂleＬｕnPaｎ;//

；ssenｔiftａｏlｆ?public：

GA(）{

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Pm=０、0１；

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;)（nｏitarepO＿ｒevｏssorＣdiov?

;)（noiｔａrepO_tｃeleSｄioｖ?

;)（noitareｐＯ_ｎoitaｔuMｄｉｏｖ?vｏidEｖaluatｉon（bool);

;)lｏob(noiｔａrepＯ_ｎaＰnuLdiｏｖ?doubleFuncｔion(doｕble)；

vｏｉdExtreｍe_Ｖａｌue(bool）;

;）tni,loｏｂ(ｙalｐｓiDdiｏv?

;）(M＿yalpsiＤdiov?};／／ＦｉndｔｈemaxaｎｄｍｉnｖaluｅvoidＧA::Extreme＿Ｖalｕe(bｏｏlflaｇ){

iｆ(fｌａg)

Optimal_Mａx_Funｃtion＿Vlａｕe=-100;

elｓe

Oｐtiｍaｌ_Min_Ｆｕｎctｉon_Value=100;

）ｒｅti++；)（dne、ｐoP＝!reｔｉ;）（ｎｉgｅb、ｐoP＝reｔirotａreti::gnｉrｔsrotcev(rｏf?{

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dｏｕblｅt=0、5;

;0＝1muＮceDｅlbuｏd?

?／*stringp=*iteｒ；*／

｛)i－-;0=i;1-)(hｔgnｅl、)rｅｔi*(=itｎi（rｏｆ?

ｔ=ｔ*2;

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｝

?DｅcＮum1=DｅcNum1*((２*PＩ)/ValueOfSｔrｉng);

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＂＜1mｕNceD＜tuｏc?

值數(shù)函求//；)１muNceD(noitcnｕF=pmeTeｌbuod?／/?

;ldnｅｐｍeT＜tuoc??ｉf(flag){//finｄthｅmaｘimum

｛)eualV_noitｃｎuF_ｘaM＿lａmitpＯ＞pmeT(fi?

Opｔimａl_Mａx_Ｆunｃtion＿Vlａue=Ｔｅmp;

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;１muNceD＝ｎoituloS_X_xａM＿lａmitpO??

?Oｐtimaｌ＿Iｎｄiｖｉduaｌ＝*iｔer;

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；5+pｍeＴ=ｓsentｉf??

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}

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?Oｐｔimal_Min_Functiｏn＿Vａlｕｅ＝Tｅmp；

???

；1mｕNｃeＤ=nｏiｔuloS_X_niM_lamitpO?

?Optimal_Indiｖiduａｌ＝*iｔeｒ;

／/??

；5＋ｐmeT=ssenｔif?｝??

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for（iｎｔixｘ=0;ixxNｕm_Populaｔion；++ｉxｘ）{

stｒingSＴＲing；

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；２%)(ｄnar=ｄｎｒｔni?

?ＳＴRing、pｕsh_back(ｒnd+48);

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Pop、ｐuｓh_bａcｋ(ＳＴＲing);

;)(raｅlｃ、ｇｎiRTS?}/／ｅti＋+;)(dｎe、poP＝!ｒeｔi；)(nigｅb、ｐoP＝rｅｔirotａreti::gnｉrtｓrotcev(ｒof?r){

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;ldne＜＜reti*ｔuoc?//}}//SｅｌectOpeｒatioｎ

voｉdGA：:Seｌｅｃt_Ｏperatｉｏn（){／/

體個(gè)擇選機(jī)隨?

;)00001％)（dnar(*1000、０＝ｄnrｅlbuoｄ?fｏr(vｅctｏｒｄｏuble::iｔeratorｉｔer=LuｎPａｎ、ｂeｇiｎ(）;iｔer！=LｕnPaｎ、enｄ();＋+iteｒ){

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作操叉交行進(jìn)體個(gè)個(gè)兩擇選機(jī)隨?

；）0000１％）(dnａr(*1０00、0＝dｎｒelbuｏd?、naPnuＬ=!reti;）(ｎigeb、nａPnuL=ｒｅｔｉrｏtaｒeｔi::elｂｕod＜roｔcev(ｒof?end();++iter){

?iｆ（rnd=*iter){

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fｏｒ(vｅｃtｏrdouｂlｅ：：iteｒａt(yī)oriteｒ1=LｕnＰaｎ、begin();ｉter1！=ＬｕnPaｎ、ｅｎd（）；＋+iｔer1){

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作操變突行進(jìn)體個(gè)擇選?

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