一需求分析 1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后 .doc

一 需求分析 1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数 2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。 3．测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048=x1,x2=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 二 概要设计 1．程序流程图 2．类型定义 int popsize; //种群大小 int maxgeneration; //最大世代数 double pc; //交叉率 double pm; //变异率 struct individual { char chrom[chromlength+1]; double value; double fitness; //适应度 }; int generation; //世代数 int best_index; int worst_index; struct individual bestindividual; //最佳个体 struct individual worstindividual; //最差个体 struct individual currentbest; struct individual population[POPSIZE]; 3．函数声明 void generateinitialpopulation(); void generatenextpopulation(); void evaluatepopulation(); long decodechromosome(char *,int,int); void calculateobjectvalue(); void calculatefitnessvalue(); void findbestandworstindividual(); void performevolution(); void selectoperator(); void crossoveroperator(); void mutationoperator(); void input(); void outputtextreport(); 4．程序的各函数的简单算法说明如下： （1）．void generateinitialpopulation ()和void input ()初始化种群和遗传算法参数。 input() 函数输入种群大小，染色体长度，最大世代数，交叉率，变异率等参数。 （2） void calculateobjectvalue();计算适应度函数值 。 根据给定的变量用适应度函数计算然后返回适度值。 （3）选择函数selectoperator() 在函数selectoperator()中首先用rand ()函数产生0～1间的选择算子，当适度累计值不为零时，比较各个体所占总的适应度百分比的累计和与选择算子，直到达到选择算子的值那个个体就被选出，即适应度为fi的个体以fi/∑fk的概率继续存在 能被选中，以便增加下一代群体的多样性。 （4）染色体交叉函数crossoveroperator() 这是遗传算法中的最重要的函数之一，它是对个体两个变量所合成的染色体进行交叉，而不是变量染色体的交叉，这要搞清楚。首先用rand ()函数产生随机概率，若小于交叉概率，则进行染色体交叉，同时交叉次数加1。这时又要用rand()函数随机产生一位交叉位，把染色体的交叉位的后面部分交叉即可；若大于交叉概率，则进行简单的染色体复制即可。 （5）染色体变异函数mutation() 变异是针对染色体字符变异的，而不是对个体而言，即个体变异的概率是一样。随机产生比较概率，若小于变异概率，则1变为0，0变为1，同时变异次数加1。 （6）long decodechromosome(char *,int,int) 本函数是染色体解码函数，它将以数组形式存储的二进制数转成十进制数，然后才能用适应度函数计算。 （7）void findbestandworstindividual()本函数是求最大适应度个体的，每一代的所有个体都要和初始的最佳比较，如果大于就赋给最佳。 （8）void outputtextreport () 输出种群统计结果 输出每一代的种群的最大适应度和平均适应度，最后输出全局最大值 三 运行环境 本程序的开发工具是VC++，在VC