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?? ga-2.cpp

?? 清華大學不確定規劃教材中的用遺傳算法訓練神經元網絡的混合智能算法2
?? CPP
字號:
// Genetic Algorithm
// Written by Microsoft Visual C++
// Copyright by UTLab @ Tsinghua University
// http://orsc.edu.cn/UTLab

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "UTLab.h"

static void  initialization(void);
static void  evaluation(int gen);
static void  selection(void);
static void  crossover(void);
static void  mutation(void);
static void  objective_function(void);
static int   constraint_check(double x[]);

#define N 3  // number of variables
#define M 3  // number of objectives
#define TYPE -1 // 1=max;-1=min
#define GEN 2000 // maximum generation number
#define POP_SIZE 30
#define P_MUTATION 0.2
#define P_CROSSOVER 0.3

double  CHROMOSOME[POP_SIZE+1][N+1];
double  OBJECTIVE[POP_SIZE+1][M+1];
double  q[POP_SIZE+1];

static void objective_function(void)
{
	double x1,x2,x3;
	int i;
	for(i = 1; i <= POP_SIZE; i++) {
		x1 = CHROMOSOME[i][1];
		x2 = CHROMOSOME[i][2];
		x3 = CHROMOSOME[i][3];
		OBJECTIVE[i][1] = 3-sqrt(x1);
		if(OBJECTIVE[i][1]<0) OBJECTIVE[i][1]=0;
        OBJECTIVE[i][2] = 4-sqrt(x1+2*x2);
		if(OBJECTIVE[i][2]<0) OBJECTIVE[i][2]=0;
		OBJECTIVE[i][3] = 5-sqrt(x1+2*x2+3*x3);
		if(OBJECTIVE[i][3]<0) OBJECTIVE[i][3]=0;
	}
	for(i=1;i<=POP_SIZE;i++)
	  OBJECTIVE[i][0]= 10000*OBJECTIVE[i][1]+100*OBJECTIVE[i][2]+OBJECTIVE[i][3];
}

static int constraint_check(double x[])
{
	double a;
	int n; 
	for(n=1;n<=N;n++) if(x[n]<0) return 0;
	a = x[1]*x[1]+x[2]*x[2]+x[3]*x[3];
	if(a>100) return 0;
	return 1;
}

static void initialization(void)
{
  double x[N+1]; // N is the number of variables
  int i,j;
  for(i=1; i<=POP_SIZE; i++){
	  mark:
	  for(j=1; j<=N; j++) x[j]=myu(0,10);
	  if(constraint_check(x)==0) goto mark;
	  for(j=1; j<=N; j++) CHROMOSOME[i][j]=x[j];
  }
}

main()
{
  int i, j;
  double a;

  q[0]=0.05; a=0.05;
  for(i=1; i<=POP_SIZE; i++) {a=a*0.95; q[i]=q[i-1]+a;}
  initialization();
  evaluation(0);
  for(i=1; i<=GEN; i++) {
	  selection();
	  crossover();
	  mutation();
	  evaluation(i);
	  printf("\nGeneration NO.%d\n", i);
	  printf("x=(");
	  for(j=1; j<=N; j++) {
		  if(j<N) printf("%3.4f,",CHROMOSOME[0][j]);
		  else printf("%3.4f",CHROMOSOME[0][j]);
	  }
	  if(M==1) printf(")\nf=%3.4f\n", OBJECTIVE[0][1]);
	  else {
	      printf(")\nf=(");
	      for(j=1; j<=M; j++) {
		     if(j<M) printf("%3.4f,", OBJECTIVE[0][j]);
		     else printf("%3.4f", OBJECTIVE[0][j]);
		  }
          printf(")  Aggregating Value=%3.4f\n",OBJECTIVE[0][0]);
	  }
  }
  printf("\n");
  return 1;
}

static void evaluation(int gen)
{
  double a;
  int   i, j, k, label;
  objective_function();
  if(gen==0){
	 for(k=0; k<=M; k++) OBJECTIVE[0][k]=OBJECTIVE[1][k];
	 for(j = 1; j <= N; j++) CHROMOSOME[0][j]=CHROMOSOME[1][j];
  }
  for(i=0; i<POP_SIZE; i++){
	  label=0;  a=OBJECTIVE[i][0];
	  for(j=i+1; j<=POP_SIZE; j++)
		 if((TYPE*a)<(TYPE*OBJECTIVE[j][0])) {
			 a=OBJECTIVE[j][0];
			 label=j;
		 }
	  if(label!=0) {
		 for(k=0; k<=M; k++) {
			 a=OBJECTIVE[i][k];
			 OBJECTIVE[i][k]=OBJECTIVE[label][k];
			 OBJECTIVE[label][k]=a;
		 }
		 for(j=1; j<=N; j++) {
			 a=CHROMOSOME[i][j];
			 CHROMOSOME[i][j]=CHROMOSOME[label][j];
			 CHROMOSOME[label][j]=a;
		 }
	  }
  }
}

static void selection()
{
  double r, temp[POP_SIZE+1][N+1];
  int   i, j, k;
  for(i=1; i<=POP_SIZE; i++) {
	  r=myu(0, q[POP_SIZE]);
	  for(j=0; j<=POP_SIZE; j++) {
		  if(r<=q[j]) {
			  for(k=1; k<=N; k++) temp[i][k]=CHROMOSOME[j][k];
			  break;
		  }
	  }
  }
  for(i=1; i<=POP_SIZE; i++)
	 for(k=1; k<=N; k++)
		 CHROMOSOME[i][k]=temp[i][k];
}

static void crossover()
{
  int   i, j, jj, k, pop;
  double r, x[N+1], y[N+1];
  pop=POP_SIZE/2;
  for(i=1; i<=pop; i++) {
	 if(myu(0,1)>P_CROSSOVER) continue;
	 j=(int)myu(1,POP_SIZE);
	 jj=(int)myu(1,POP_SIZE);
	 r=myu(0,1);
	 for(k=1; k<=N; k++) {
		 x[k]=r*CHROMOSOME[j][k]+(1-r)*CHROMOSOME[jj][k];
		 y[k]=r*CHROMOSOME[jj][k]+(1-r)*CHROMOSOME[j][k];
	 }
	 if(constraint_check(x)==1)
		 for(k=1; k<=N; k++) CHROMOSOME[j][k]=x[k];
	 if(constraint_check(y)==1)
		 for(k=1; k<=N; k++) CHROMOSOME[jj][k]=y[k];
  }
}

static void mutation(void)
{
  int i, j, k;
  double x[N+1], y[N+1], infty, direction[N+1];
  double INFTY=10, precision=0.0001;
  for(i=1; i<=POP_SIZE; i++) {
	  if(myu(0,1)>P_MUTATION) continue;
	  for(k=1; k<=N; k++) x[k] = CHROMOSOME[i][k];
	  for(k=1; k<=N; k++)
		  if(myu(0,1)<0.5) direction[k]=myu(-1,1);
		  else direction[k]=0;
	  infty=myu(0,INFTY);
	  while(infty>precision) {
		  for(j=1; j<=N; j++) y[j]=x[j]+infty*direction[j];
		  if(constraint_check(y)==1) {
			 for(k=1; k<=N; k++) CHROMOSOME[i][k]=y[k];
			 break;
		  }
		  infty=myu(0,infty);
	  }
  }
}

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