人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué) 號(hào)：姓 名：實(shí)驗(yàn)名稱(chēng)： 遺傳算法實(shí)驗(yàn)日期： 2016.1.5［實(shí)驗(yàn)名稱(chēng)】遺傳算法【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆者z傳算法的基本原理，熟悉遺傳算法的運(yùn)行機(jī)制，學(xué)會(huì)用遺傳算法來(lái)求解問(wèn)題?！緦?shí)驗(yàn)原理】遺傳算法(GeneticAlgorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群開(kāi)始的，而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體帶有特征的實(shí)體。在一開(kāi)始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復(fù)雜，我們往往進(jìn)行簡(jiǎn)化，如二進(jìn)制編碼，初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的近似解，在每一代，根據(jù)問(wèn)題域中個(gè)體的適應(yīng)度大小選擇個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生出代表新的解集的種群。這個(gè)過(guò)程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼，可以作為問(wèn)題近似最優(yōu)解。遺傳算法程度流程圖為：

【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】題目:已知f(x)二x*sin(x)+1,xe[0,2k],求f(x)的最大值和最小值。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：structpoptype{doublegene[length];//染色體doublerealnumber;//對(duì)應(yīng)的實(shí)數(shù)xdoublefitness;//適應(yīng)度doublerfitness;//相對(duì)適應(yīng)度doublecfitness;//累計(jì)適應(yīng)度};structpoptypepopulation[popsize+1];//最后一位存放max/minstructpoptypenewpopulation[popsize+1];//染色體編碼：xe[0,2k],變量長(zhǎng)度為2兀取小數(shù)點(diǎn)后6位，由于222<2丸*106<223；因此，染色體由23位字節(jié)的二進(jìn)制矢量表示，則乂與二進(jìn)制串(<b22b2i……b0>)2之間的映射如下：b……b……b2221 0 2=x，?“x，.二； 223-1適應(yīng)度函數(shù)：由于要求f(x)的最值，所以適應(yīng)度函數(shù)即可為f(x)。但為了確保在輪賭法選擇過(guò)中，每個(gè)個(gè)體都有被選中的可能性，因此需要將所有適應(yīng)度調(diào)整為大于0的值。因此，設(shè)計(jì)求最大值的適應(yīng)度函數(shù)如下：eval =f(x)+5=xsinx+6;將最小問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求-f(x)的最大值，同理，設(shè)計(jì)最小值的適應(yīng)度函數(shù)如下：eval=一f(x)+5=一xsinx+4;min種群大?。罕緦?shí)驗(yàn)?zāi)J(rèn)為50,再進(jìn)行種群初始化。實(shí)驗(yàn)參數(shù)：主要有迭代數(shù)，交叉概率，變異概率這三個(gè)參數(shù)。一般交叉概率在0.6-0.9范圍內(nèi),變異概率在0.01-0.1范圍內(nèi)。可以通過(guò)手動(dòng)輸入進(jìn)行調(diào)試。主要代碼如下：voidinitialize()//種群初始化{srand(time(NULL));inti,j;for(i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<23；j++)population[i].gene[j]=rand()%2;voidtransform()//染色體轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)x(inti,j;for(i=0;i<=popsize+1;i++)(population[i].realnumber=0;for(j=0;j<23;j++)population[i].realnumber+=population[i].gene[j]*pow(2,j);population[i].realnumber=population[i].realnumber*2*pi/(pow(2,23)-1);}}voidcal_fitness()//計(jì)算適應(yīng)度(inti;for(i=0;i<popsize;i++)population[i].fitness=population[i].realnumber*sin(population[i].realnumber)+6;}voidselect()//選擇操作(intmem,i,j,k;doublesum=0;doublep;for(mem=0;mem<popsize;mem++)sum+=population[mem].fitness;for(mem=0;mem<popsize;mem++)population[mem].rfitness=population[mem].fitness/sum;population[0].cfitness=population[0].rfitness;for(mem=1;mem<popsize;mem++)population[mem].cfitness=population[mem-1].cfitness+population[mem].rfitness;for(i=0;i<popsize;i++)(〃輪賭法選擇機(jī)制p=rand()%1000/1000.0;if(p<population[0].cfitness)newpopulation[i]=population[0];else(for(j=0;j<popsize;j++)if(p>=population[j].cfitness&&p<population[j+1].cfitness)newpopulation[i]=population[j+1];for(i=0;i<popsize;i++)//復(fù)制給下一代population[i]=newpopulation[i];}voidcross()//交叉操作(inti,mem,one;intfirst=0;doublex;for(mem=0;mem<popsize;mem++)(x=rand()%1000/1000.0;if(x<pcross)(++first;if(first%2==0)Xover(one,mem);//個(gè)體間染色體進(jìn)行交叉函數(shù)elseone=mem;}}}voidmutate()//變異操作(inti,j,t;doublex;for(i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<length;j++)(x=rand()%1000/1000.0;if(x<pvariation)(if(population[i].gene[j])population[i].gene[j]=0;elsepopulation[i].gene[j]=1;}}}voidcal_max()//計(jì)算最大值(inti;doublemax,sum=0;intmax_m;max=population[0].fitness;for(i=0;i<popsize-1;i++)(if(population[i].fitness>population[i+1].fitness)if(population[i].fitness>=max)

max=population[i].fitness;max_m=i;}elseif(population[i+1].fitness>=max)(max=population[i+1].fitness;max_m=i+1;}}if(max>population[popsize].fitness)(iteration=0;for(i=0;i<length;i++)population[popsize].gene[i]=population[max_m].gene[i];population[popsize].fitness=population[max_m].fitness;}for(i=0;i<length;i++)sum=population[popsize].gene[i]-population[max_m].gene[i];if(sum==0)iteration++;transform();printf("%f,%f,%f,%f\n'',population[popsize].fitness,population[popsize+1].fitness,population[popsize].realnumber,population[popsize+1].realnumber);}【實(shí)驗(yàn)結(jié)果】第弋=阪大值V=，2-819075,x==2-007108^Jfefl；：01010001110001101110010隼弋=最大值y==2.819075,x==2.00710S染色1^=01010001110001101110010= =2-819610,x=：2.020339爵畔二最大值y==2血96值.x=：2_020339

01010010010100001110011￡9對(duì)弋二最大值血95值,x=：2_020339第1日日彳弋巴最大值x=：2_020339^fe#：01010010010100001110011i/0?== _S14470,x=：4_91314011001000001011011110011S96^=ffid^?y=：-3-S14470,x=：4_91314011001000001011011110011患最1七值"='一3-S14470,x=：4-913140

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