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目 录 前言 遗传算法 （GA ）的C语言实现 模拟退火算法分析 分支限界(Branch and Bound )算法 龙格-库塔(Runge-Kutta)方法数学原理及实现 层次分析法(Analytic Hierarchy Process) 一般线性最小二乘法 无约束最优化方法 数理统计 数理统计中的点估计 数理统计中的区间估计 单纯形法 -- 求解线性规划 数值积分方法 神经网络学习 之 M-P模型 神经网络学习 之 BP神经网络 决策树学习 之 概念与构造算法 现代优化算法 之 模拟退火 现代优化算法 之 遗传算法 现代优化算法 之 禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法 本文档使用 看云 构建 - 2 - 前言 前言 原文出处 ：计算机数学模型 作者 ：u013007900 本系列文章经作者授权在看云整理发布 ，未经作者允许 ，请勿转载 ！ 计算机数学模型 里面收集部分工业界常用算法与数学证明 ，以及部分数学建模问题的求解。 本文档使用 看云 构建 - 3 - 遗传算法 （GA ）的C语言实现 遗传算法 （GA ）的C语言实现 问题 ： 在下面的程序中将要运用遗传算法对一个多项式求最小值 要求在(-8,8)间寻找使表达式达到最小的x ，误差为0.001 问题分析 ： 编码 ：采用常规码 ，即二进制码编码。构造简单 ，交叉、变异的实现非常容易 ，同时解的表达也很简洁、 直观。可以每0.001取一个点 ，这样理论误差讲小于0.0005 ，可以满足题目中的误差要求。此事总的求解 空间为 ： N = (8 - (-8)) * 1000 = 160000 可以用n = 14位二进制来表示。 群体规模m ： 群体规模m可以选择 n ~ 2n 的一个确定的数 ，这里选择 m = 20 初始种群的选取 ： 在这里初始种群将在值域范围内随机选取 终止规则 ： ①最优解在连续的20次循环中改变量小于0.01 ，此事认为这个最优解为满足题目要求的最优解 ，求解成 功 ，退出程序 ②总的循环次数大于1200次时 ，循环也将结束 ，这种情况按照求解失败处理 交叉规则 ： 采用最常用的双亲双子法 选择 ： 在进行交叉、变异后 ，种群中的个体个数达到2m个 ，将这2m个染色体按其适应度进行排序 ，保留最优的 m个淘汰其他的 ，使种群在整体上得到进化 #include stdio.h #include math.h #include stdlib.h #include time.h 本文档使用 看云 构建 - 4 - 遗传算法 （GA ）的C语言实现 #define SUM 20 //总共的染色体数量 #define MAXloop 1200 //最大循环次数 #define error 0.01 //若两次最优值之差小于此数则认为结果没有改变 #define crossp 0.7 //交叉概率 #define mp 0.04 //变异概率 //用于求解函数y x^6-10x^5-26x^4+344x^3+193x^2-1846x-1680在 （-8，8）之间的最小值 struct gen //定义染色体结构 { int info; //染色体结构，用一整型数的后14位作为染色体编码 float suitability; //次染色体所对应的适应度函数值，在本题中为表达式的值 }; struct gen gen_group[SUM];//定义一个含有20个染色体的组 struct gen gen_new[SUM]; struct gen gen_