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?? gaopt.c

?? 模擬遺傳算法解決TSP問題
?? C
字號:
/**************************************************************/
/*             基于基本遺傳算法的函數(shù)最優(yōu)化                   */
/*       同濟(jì)大學(xué)計算機(jī)系  王小平         2000年5月           */
/**************************************************************/

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<graphics.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#include<string.h>
#include "graph.c"
#include "operator.c"

#define POP_SIZE  25     /*  種群大小   */
#define G_LENGTH  8      /*  染色體長度 */
#define C_RATE   0.2     /*  交叉概率    */
#define M_RATE   0.01    /*  變異概率   */
#define  XMAX   255      /*  函數(shù)變量最大值  */
#define X1  350          /* 函數(shù)圖形區(qū)窗口左上點X坐標(biāo) */
#define Y1   40          /* 函數(shù)圖形區(qū)窗口左上點Y坐標(biāo) */
#define XR1  255         /* 函數(shù)圖形區(qū)窗口長度 */
#define YR1  200         /* 函數(shù)圖形區(qū)窗口高度 */
#define X2  360          /* 適應(yīng)度圖形區(qū)窗口左上點X坐標(biāo)  */
#define Y2  280          /* 適應(yīng)度圖形區(qū)窗口左上點Y坐標(biāo)  */
#define XR2  250         /* 適應(yīng)度圖形區(qū)窗口長度  */
#define YR2  100         /* 適應(yīng)度圖形區(qū)窗口寬度  */
#define STEP  2          /* 適應(yīng)度圖形區(qū)X方向步長 */

void initialize_gene(gene,pop_size,g_length)
/* 種群中個體遺傳基因型的初始化  */
unsigned char *gene;    /* 遺傳基因 */
int pop_size;           /* 種群大小  */
int g_length;           /* 個體染色體長度  */
{
   int i,j;
   randomize();
   for(i=0;i<pop_size;i++)
   for(j=0;j<g_length;j++)
      *(gene+i*g_length+j)=random(2);
   }

 int gene_to_pheno(gene,g_length)    
/*  基因型到表現(xiàn)型的變換--解碼  */
unsigned char *gene;      /*  基因型  */
int g_length;             /* 染色體長度 */  
  {
   int i,pheno;
   pheno=0;
     for(i=0;i<g_length;i++)
       pheno=pheno*2+*(gene+i);
   return(pheno);
}

void calc_fitness(gene,fitness,pop_size,g_length,func, max_fit,avg_fit) 
 /* 計算種群中個體的適應(yīng)度 */
unsigned char *gene;           /* 個體的遺傳基因 */
double *fitness;               /*  個體的適應(yīng)度 */
double *func;                  /*  評價函數(shù)  */
double *max_fit,*avg_fit;      /* 最大適應(yīng)度與平均適應(yīng)度  */
int pop_size;                  /* 種群大小  */
int g_length;                  /* 個體染色體長度 */
{
    unsigned char *g;          /* 個體的遺傳基因指針變量  */
    int pheno;                 /*  個體的表現(xiàn)型   */
    int i,j;
    double f;
    *max_fit=0.0;
    *avg_fit=0.0;
    f=(double)pop_size;
    for(i=0;i<pop_size;i++)
    {
      g=gene+i*g_length;
      pheno=gene_to_pheno(g,g_length);
      *(fitness+i)=*(func+pheno);
      if(*(fitness+i)>*max_fit)
       *max_fit=*(fitness+i);
       *avg_fit=*avg_fit+*(fitness+i)/f;
     }
 }

void sga_reproduction(gene,fitness,new_gene,new_fitness,pop_size,g_length)
/*  基于個體的適應(yīng)度評價進(jìn)行新一代個體的選擇(輪盤賭方法),選擇后分別將新的基因型和適應(yīng)度代入到新個體中 */
unsigned char *gene;      /* 當(dāng)前代的個體遺傳基因型  */
unsigned char *new_gene;        /* 新一代的個體遺傳基因型  */
double *fitness;                /* 當(dāng)前代的個體適應(yīng)度  */
double *new_fitness;            /* 新一代的個體適應(yīng)度  */
int pop_size;                   /*  種群大小  */
int g_length;                   /*  染色體長度 */ 
{
  double  sum_of_fitness;
  double border;    
  double r;                     /*  輪盤上的選擇位置變量  */
  int i,j;
  int num;
  sum_of_fitness=0.0;
   for(i=0;i<pop_size;i++)      /*  輪盤賭的選擇循環(huán) */
  sum_of_fitness=sum_of_fitness+*(fitness+i);
   for(i=0;i<pop_size;i++)
  {
      r=sum_of_fitness*(random(10001)/10000.0);
      num=0;
      border=*fitness;
      while(border<r)
       {
         num++;
         border=border+*(fitness+num);
       }
   for(j=0;j<g_length;j++)
    *(new_gene+i*g_length+j)=*(gene+num*g_length+j);
     *(new_fitness+i)=*(fitness+num);
  }
}

void sga_crossover(gene,pop_size,g_length,c_rate)   
/* 基本遺傳算法的交叉操作--單點交叉  */
unsigned char *gene;        /* 遺傳基因 */
int pop_size;               /* 種群大小  */
int g_length;               /* 個體染色體長度  */
double c_rate;              /* 交叉概率  */
{
   unsigned char *gene1;    /* 父個體1的遺傳基因指針變量 */
   unsigned char *gene2;    /* 父個體1的遺傳基因指針變量 */
   unsigned char work;      /* 中間變量 */
   int i,j;
   int c_pos;               /* 交叉位置變量 */
   double r;                /*  隨機(jī)數(shù)變量 */ 
   for(i=0;i<pop_size-1;i=i+2) 
  {
   r=random(10001)/10000.0;
   if(r<=c_rate)
   {
   gene1=gene+g_length*i;
   gene2=gene1+g_length;
   c_pos=random(g_length-2)+1;
   for(j=c_pos;j<g_length;j++)   /* 兩個父個體之間部分遺傳基因的交換 */
   {  work=*(gene1+j);
      *(gene1+j)=*(gene2+j);
      *(gene2+j)=work;
   }
  }
 }
}

void sga_mutation(gene,pop_size,g_length,m_rate)
/* 基本遺傳算法的變異操作--個體遺傳基因按小概率翻轉(zhuǎn) */
unsigned char *gene;       /* 遺傳基因 */
int pop_size;              /* 種群大小 */
int g_length;              /* 染色體長度 */   
double m_rate;             /* 變異概率 */ 
{
   int i,j;
   double r;
   for(i=0;i<pop_size;i++)
  {
   for(j=0;j<g_length;j++)
   r=random(10001)/10000.0;
   if(r<=m_rate)           /* 變異發(fā)生判斷 */
   {
     if ( *(gene+g_length*i+j)==0)
        *(gene+g_length*i+j)=1;
     else
        *(gene+g_length*i+j)=0;
  }
 }
}

void  make_function(func,xmax)
/* 生成一個函數(shù), 用于最優(yōu)化計算的目標(biāo)函數(shù)(最大化)   */
/* f=∑ai*sin(x* bi+ci)  其中 ai∈[0, 0.35]的均勻隨機(jī)數(shù)
                         bi∈[2*pi, 5*2*pi] /xmax的均勻隨機(jī)數(shù)
                         ci∈[0, 2*pi]的均勻隨機(jī)數(shù)  
                         x∈[0,xmax]為優(yōu)化變量  
                         i=1,2,3  */
double *func;           /* 函數(shù)值  */
int xmax;               /* 變量最大值 <XMAX  */
{
    int x,i;
    double a[3],b[3],c[3];
    double  pi=3.141592;
    double  fxmax,fx,f_value;
    double  f_min,f_max,f_mid,f_range;
    double  dbl;
    randomize();
    fxmax=(double)xmax;
    for(i=0;i<3;i++)         /* 優(yōu)化函數(shù)為三個三角函數(shù)之和 */
    {
     a[i]=0.35*(random(10001)/10000.0);
     b[i]=(4*(random(10001)/10000.0)+1)*2.0*pi/fxmax;
     c[i]=2.0*pi*(random(10001)/10000.0);
    }
   f_min=1.0;
   f_max=0.0;
   for(x=0;x<=xmax;x++)       /* 將優(yōu)化函數(shù)正規(guī)化為[0,1]區(qū)間數(shù) */
   {
    fx=(double)x;
    f_value=0.0;
    for(i=0;i<3;i++)
     {
       dbl=b[i]*fx+c[i];
       f_value=f_value+a[i]*sin(dbl);
     }
       f_value=f_value+0.5;
     if(f_value>f_max)  f_max=f_value;
     if(f_value<f_min)  f_min=f_value;
     *(func+x)=(double)f_value;
       }
  f_range=f_max-f_min;
  f_mid=(f_max+f_min)/2.0;
   for(x=0;x<=xmax;x++)
{
    f_value=(*(func+x)-f_mid)/f_range+0.5;
    if(f_value>1.0)  f_value=1.0;
     else  if(f_value<0.0)  f_value=0.0;
    *(func+x)=f_value;
  }
}

void g_draw_func(func,xmax)  
/* 繪制優(yōu)化函數(shù)的圖形 */
double  *func;     /* 函數(shù)值  */
int xmax;          /* 變量最大值 */
{
  int x,y,x_old,y_old,i;
  double f;
  g_rectangle(X1+1,Y1+1,X1+XR1-1,Y1+YR1-1,0,1);
  g_rectangle(X1+1,Y1-12,X1+XR1,Y1-1,8,1);
  g_rectangle(X1,Y1,X1+XR1,Y1+YR1,6,0);
  x_old=X1;
  y_old=Y1+YR1-(int)(*func*YR1);
  f=XR1/(double)xmax;
   for(i=1;i<=xmax;i++)
  {   
   x=X1+(int)(i*f);
   y=Y1+YR1-(int)(*(func+i)*YR1);
   g_line(x_old,y_old,x,y,12);
   x_old=x;
   y_old=y;
  }
}

void g_init_grph(func,xmax)  
/* 初始化畫面的圖形 */
double  *func;       /* 函數(shù)值  */
int xmax;            /* 變量最大值 */
{
  int x,y,x_old,y_old,i;
  char c[5];
   /*初始化函數(shù)圖形區(qū)*/
  g_rectangle(320,0,639,399,8,1);
  g_rectangle(321,1,638,16,8,1);
   disp_hz16("基于基本遺傳算法的函數(shù)最優(yōu)化",370,1,15);
   disp_hz16("g(x)",X1-30,Y1-18,15);
   disp_hz16("1.0",X1-30,Y1,15);
   disp_hz16("0",X1-10,Y1+YR1,15);
   disp_hz16("x",X1+XR1+10,Y1+YR1-20,15);
   disp_hz16("XMAX",X1+XR1-10,Y1+YR1,15);
   g_draw_func(func,xmax);
   /* 初始化適應(yīng)度圖形區(qū) */
   g_rectangle(X2,Y2,X2+XR2,Y2+YR2,0,1);
   g_rectangle(X2,Y2,X2+XR2,Y2+YR2,6,0);
   setcolor(15);
   disp_hz16("最大適應(yīng)度",X2+5,Y2-18,15);
   g_line(X2+90,Y2-10,X2+110,Y2-10,11);
   setcolor(15);
   disp_hz16("平均適應(yīng)度",X2+120,Y2-18,15);
   g_line(X2+205,Y2-10,X2+225,Y2-10,9);
   setcolor(15);
   disp_hz16("世代數(shù)",X2+168,Y2+YR2+10,15);
   g_text(X2-30,Y2,15,"1.0");
/*   g_text(X2-30,Y2+YR2,15,"0.0");*/
 }

void g_plot_grph(num,gene,fitness,pop_size,g_length,func, xmax,max_fit,m_f_old,avg_fit,a_f_old,gen_num)
/* 隨世代進(jìn)化更新圖形 */
unsigned char *gene;       /* 遺傳基因 */
double *fitness;           /* 適應(yīng)度 */
double *func;              /* 函數(shù)值 */   
double max_fit,m_f_old;    /* 當(dāng)前代最大適應(yīng)度,上一代最大適應(yīng)度 */
double avg_fit,a_f_old;    /* 當(dāng)前代平均適應(yīng)度,上一代平均適應(yīng)度 */
int num;                   /* 當(dāng)前世代數(shù) */
int pop_size;              /* 種群大小 */
int g_length;              /* 染色體長度 */     
int xmax;                  /* 變量最大值 */
int gen_num;               /* 最大世代數(shù) */
{
 int i,j,x,y,x_old,y_old;
 double f;
 unsigned  char *g;
 char c[10];
     /* 顯示當(dāng)前世代種群中個體的遺傳基因 */
     if(num==gen_num-1)
    {
      for(i=0;i<pop_size;i++)
       {
       printf("Indv.%2d:",i+1);
       for(j=0;j<g_length;j++)
	printf("%d",*(gene+i*g_length+j));
       printf("==>Fitness %.4f\n",*(fitness+i));
       }
    printf("Max_fit=%f  \n",max_fit);
    printf("Avg_fit=%f  \n",avg_fit);
}
/* 顯示個體在函數(shù)圖形區(qū)中的位置 */
    g_draw_func(func,xmax);
    f=XR1/(double)xmax;
    for(i=0;i<pop_size;i++)
    {
     g=gene+i*g_length;
     j=gene_to_pheno(g,g_length);
     x=X1+(int)(j*f);
     y=Y1+YR1-*(func+j)*YR1;
     g_line(x,y-10,x,y,15);
}
/* 適應(yīng)度曲線的更新 */
   if(num!=1 && num<=XR2/STEP)
   {
   if(num%10==0)  /* 每隔10代更新一次 */
    {
      x=X2+(num-1)*STEP;
      g_line(x,Y2+1,x,Y2+YR2-1,1);
      sprintf(c,"%d",num);
      if(num<100 || num%20==0)
      g_text(x-8,Y2+YR2,15,c);
     }
    x_old=X2+(num-1)*STEP;
    x=x_old+STEP;
    y_old=Y2+YR2-(int)(m_f_old*YR2);
    y=Y2+YR2-(int)(max_fit*YR2);
    g_line(x_old,y_old,x,y,11);
    y_old=Y2+YR2-(int)(a_f_old*YR2);
    y=Y2+YR2-(int)(avg_fit*YR2);
    g_line(x_old,y_old,x,y,9);
  }
}

void generation(gene,fitness,pop_size,g_length, c_rate,m_rate,new_gene,new_fitness,func,xmax)
/* 世代進(jìn)化的模擬 */
unsigned char *gene;        /* 當(dāng)前世代的個體遺傳基因型  */
unsigned char *new_gene;    /* 新一代的個體遺傳基因型  */
double *fitness;            /* 當(dāng)前世代的個體適應(yīng)度  */
double *new_fitness;        /* 新一代的個體適應(yīng)度  */
double *func;               /* 優(yōu)化函數(shù)   */
double c_rate,m_rate;       /* 交叉概率和變異概率 */ 
int pop_size, g_length;     /* 種群大小與染色體長度 */

{  int gen_max;             /* 最大模擬世代數(shù) */
   int i,j,k;
   double max_fit,avg_fit;  /* 當(dāng)前代最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度 */
   double m_f_old,a_f_old;  /* 新一代最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度 */
   char choice[3];
    setcolor(15);
    disp_hz16("輸入最大模擬世代數(shù):",10,1,20);
    gscanf(170,1,4,0,3,"%s",choice);
    gen_max=atoi(choice);
    m_f_old=0.0;
    a_f_old=0.0;
   for(i=0;i<gen_max;i++)
  {
    if(i==gen_max-1)
    {
      printf("\n");
      printf("************Gen.%d*************\n",i+1);
    }
    calc_fitness(gene,fitness,pop_size,g_length,func,
                 &max_fit,&avg_fit);
    sga_reproduction(gene,fitness,new_gene,new_fitness,
               pop_size,g_length);
   for(j=0;j<pop_size;j++)
   {
    *(fitness+j)=*(new_fitness+j);
     for(k=0;k<g_length;k++)
       *(gene+g_length*j+k)=*(new_gene+g_length*j+k);
   }
   sga_crossover(gene,pop_size,g_length,c_rate);
   sga_mutation(gene,pop_size,g_length,m_rate);
   g_plot_grph(i,gene,fitness,pop_size,g_length,func,
		 xmax,max_fit,m_f_old,avg_fit,a_f_old,gen_max);
    m_f_old=max_fit;
    a_f_old=avg_fit;
  }
}

main()  /*  主程序 */
{
   /*當(dāng)前代的個體遺傳基因型與新一代的個體遺傳基因型  */
   unsigned char gene[POP_SIZE][G_LENGTH], new_gene[POP_SIZE][G_LENGTH];
   /*當(dāng)前代的個體適應(yīng)度與新一代個體的適應(yīng)度 */ 
   double  fitness[POP_SIZE], new_fitness[POP_SIZE];
   /* 優(yōu)化函數(shù) */
   double  func[XMAX+1];
   /* 初始化圖形設(shè)置 */
   g_init();
   /* 生成優(yōu)化函數(shù) */
   make_function(func,XMAX);
   /* 初始化顯示畫面 */
   g_init_grph(func,XMAX);
   /* 初始化種群 */
   initialize_gene(gene,POP_SIZE,G_LENGTH);
   /* 世代進(jìn)化模擬 */
   generation(gene,fitness,POP_SIZE,G_LENGTH,
               C_RATE,M_RATE,new_gene,new_fitness,func,XMAX);
  setcolor(9);
  disp_hz16("回車鍵結(jié)束",350,430,20);
  getch();

}  

?? 快捷鍵說明

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