此程序为我上课的作业 用C++实现 求函数f=sinx1/x1*sinx2/x2最大值 其中用到了类 所以程序比较长 但很好懂 迭代100000此后会在F盘生成一个data文件 其中依次包含了整个十万次迭代的过程中的最优个体 和第十万代的最优个体 以及第十万代的所有个体 程序用十二个函数实现 且每个函数基本独立 体现C++封装性 希望对大家有所帮助
2022-06-29 00:36:54 7KB 遗传算法 C++
1
遗传算法Matlab代码,含详细注释,适合初学者
2022-06-16 10:46:20 5KB 遗传算法 Matlab
1
代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子遗传算法代码代码 量子
代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法优化代码代码 多目标快速非支配排序遗传算法
实验内容与步骤 TSP 问题是一个经典的 NP 问题,很难得到最优解,利用遗传算法,可以比较快的找到近似最优。本实验采用 TSPLIB 的数据,利用遗传算法进行求解。 染色体设计 染色体设计是遗传算法的关键之一,在本实验中,采用基于路径的方法进行设计,即一条完整合法的路径为一个染色体。如 12345678 或 51834762 (以 8 个城市为例)。 交叉编码方式设计 在本实验中采用部分交叉编码方式,编码过程如下: 根据两个父代染色体建立基因对应规则 确定父代中交叉的起始位置、结束位置 互换需要交叉的编码得到子代,对于每一个子代,如果交叉的部分已经在存在,则根据基因对应规则对寻找替换基因 示例:父代 1 : 12345678; 父代 2: 51834762 步骤 1、确定基因对应规则。 父代 1 视角: 1->5、 2->1、 3->8、 4->3、 5->4、 6->7、 7->6、8->2 父代 2 视角: 5->1、 1->2、 8->3、 3->4、 4->5、 7->6、 6->7、2->8 步骤 2、确定交叉起始位置为 4,结束位置为 6。 父代 1 中需要交换的基因为 456 父代 2 中需要交换的基因为 347 步骤 3、通过互换基因得到子代。 子代 1 生成过程:父代 1 中前 3 个基因和后 2 个基因无需互换,遗传给子代 1,得到 123***78 第四个基因 4 需要交换,对应的基因为 3,得到 1233##78。由于基因 3 已经存在于子代 1(位置 3)中,因此将该基因根据对应规则修改为 8,得到1283##78,但基因 8 也已经存在,根据规则修改为 2,得到 1223##78; 2 同样存在,修改为 1,得到 1213##78; 1 也存在,修改为 5,得到 1253##78; 第五个基因 5 需要交换,对应的基因为 4,得到 12534*78; 第六个基因 6 需要交换,对应的基因为 7,得到 12534778,基因 7 已经存在,根据规则修改为 6,得到 12534768,子代 1 编码完成; 用同样的方式编码子代 2(用父代 2 视角的对应规则)。 编码原则 如果交换得到的基因已经存在,保留交换得到的基因、修改由父代遗传下来的基因。基因修改可能会有多次(由于多次冲突),但都只在同一位置进行。 变异编码规则设计 本实验采用交换变异,即在自身染色体中随机挑选两个基因,然后互换位置。 程序实现 1.设定种群数量 2.随机初始化种群染色体并计算适应度 3.根据适应度选择父代进行遗传(根据交叉概率决定是否交叉染色体) 4.根据变异率进行变异操作 5.计算适应度,如达到要求或达到迭代次数则终止算法,否则跳转到第3步
2022-06-01 17:52:12 2KB 遗传算法 TSP python
1
顺序选择遗传算法MATLAB代码.doc
2022-05-31 14:06:03 34KB matlab 文档资料 开发语言
遗传算法源代码c语言表述.doc
2022-05-27 19:08:39 43KB 文档资料 c语言 开发语言
简单的遗传算法源代码遗传算法源代码.txt
2022-05-27 09:09:49 15KB 源码软件
是基于遗传算法生产线平衡技术所编写的C语言代码,对生产调度有较大的应用价值
2022-05-23 22:21:25 4KB 遗传算法 C语言
1
投资组合优化:从 Markowitz 到遗传算法(python代码)
2022-05-11 09:04:46 18.68MB python 开发语言