A. 遺傳演算法求最短路徑
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
#include<stdlib.h>
#include<string>
using namespace std;
#define OVERFLOW -2
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFINITY 200//最大值
#define MAX_VERTEX_NUM 20//最大頂點個數
typedef char VertexType;//定義為char類型
//以下是全局變數,用於保存弗洛伊德演算法的路徑和長度
int D[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];//記錄最短路徑長度
int P[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];//記錄最短路徑標記
//以下是全局變數,用於保存迪傑斯特拉演算法的路徑和長度
int Distance[MAX_VERTEX_NUM];
VertexType former[MAX_VERTEX_NUM];//終點的前一個頂點
bool final[MAX_VERTEX_NUM];//記錄頂點是否在V-S中
typedef struct ArcCell
{
int adj; //頂點關系類型
int weight; //該弧相關信息的指針,在此記錄為權值
}ArcCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
typedef struct
{
VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //頂點向量
AdjMatrix arcs; //鄰接矩陣
int vexnum; //頂點數
int arcnum; //弧數
}MGraph;
void InitialMGraph(MGraph &G)//初始化
{
G.arcnum=G.vexnum=0; //初始化邊數跟頂點數都為零
for(int i=0;i<MAX_VERTEX_NUM;i++)
for(int j=0;j<MAX_VERTEX_NUM;j++)
{
if(i==j)
G.arcs[i][j].weight=0;
else
G.arcs[i][j].weight=INFINITY; //初始化為200,以200認為是無窮大
}
}
void InsertVex(MGraph &G,VertexType v)//插入頂點
{
if(G.vexnum<=MAX_VERTEX_NUM)
G.vexs[G.vexnum++]=v;
}
void InsertArc(MGraph &G,VertexType v1,VertexType v2)//插入邊
{
int m,n;
G.arcnum++;
for(int k=0;k<G.vexnum;k++)
{
if(G.vexs[k]==v1)
m=k;
if(G.vexs[k]==v2)
n=k;
}
//插入
ArcCell A;
cout<<"請輸入權值:";
cin>>A.weight;
G.arcs[m][n].weight=A.weight;
}
//迪傑斯特拉最短路徑,假設始點就存儲在數組中的第一個
void ShortestPath_DIJ(MGraph G,int v0)
{
//初始化距離
for(int v=0;v<G.vexnum;++v)
{
final[v]=false;
Distance[v]=G.arcs[v0][v].weight;
if(Distance[v]<INFINITY&&Distance[v]!=0)
{
former[v]=G.vexs[v0];
}
else
former[v]='#';
}
final[v0]=true;
former[v0]=G.vexs[v0];
for(int i=1;i<G.vexnum;++i)//剩餘的G.vexnum-1個頂點
{
int w;
int min=INFINITY;
int v=-1;
for(w=0;w<G.vexnum;++w)
{
if(!final[w]&&Distance[w]<min)
{
v=w;
min=Distance[w];
}
}
if(v!=-1)
{
final[v]=true;//將離頂點V0最近的頂點v加入S集合中
for(w=0;w<G.vexnum;++w)//更新當前的最短路徑及距離
{
if(!final[w]&&(min+G.arcs[v][w].weight<Distance[w])&&G.arcs[v][w].weight<INFINITY)
{
Distance[w]=min+G.arcs[v][w].weight;
former[w]=G.vexs[v];
}
}
}
}
}
//輸出迪傑斯特拉中的最短路徑
void output_ShortestPath_DIJ(MGraph G,int v0)
{
int i;
for(i=1;i<G.vexnum;i++)
{
cout<<G.vexs[v0]<<"->"<<G.vexs[i]<<":";
if(Distance[i]!=INFINITY)
{
cout<<"最短路徑長度為:"<<Distance[i]<<" 最短路徑的前一個頂點為:"<<former[i];
cout<<endl;
}
else
cout<<"此兩頂點之間不存在路徑"<<endl;
}
}
//弗洛伊德最短路徑
void shortestPath_FLOYD(MGraph G)
{
for(int v=0;v<G.vexnum;++v)
{
for(int w=0;w<G.vexnum;++w)
{
D[v][w]=G.arcs[v][w].weight;
for (int k=0;k< G.vexnum;k++)
P[v][w][k]=-1;
if(D[v][w]<INFINITY) //從v到w有直接路徑
P[v][w][v]=w;
}
}
for(int k=0;k<G.vexnum;++k)
{
for(int v=0;v<G.vexnum;v++)
for(int w=0;w<G.vexnum;++w)
if(D[v][w]>D[v][k]+D[k][w])
{
D[v][w]=D[v][k]+D[k][w];
for(int i=0;i<G.vexnum;i++)
{
if(P[v][k][i]!=-1)//原來存了頂點
P[v][w][i]=P[v][k][i];
else
P[v][w][i]=P[k][w][i];
}
}
}
}
//輸出弗洛伊德中的最短路徑
void output_shortestPath_FLOYD(MGraph G)
{
for(int i=0;i<G.vexnum;++i)
{
for(int j=0;j<G.vexnum;++j)
{
if(i!=j)//自己不能到達自己
{
cout<<G.vexs[i]<<"->"<<G.vexs[j]<<":";
if(D[i][j]==INFINITY)
{
cout<<"此兩頂點之間不存在路徑"<<endl;
}
else
{
cout<<"最短路徑長度為:"<<" "<<D[i][j]<<" ";
cout<<"最短路徑為:";
cout<<G.vexs[i];
for(int k=i;k!=-1;k=P[i][j][k])
{
if(k!=i)
cout<<G.vexs[k];
}
cout<<endl;
}
}
}
}
}
int main()
{
int num1;//頂點個數
int num2;//弧個數
cout<<"請輸入頂點個數:";
cin>>num1;
cout<<"請輸入弧個數:";
cin>>num2;
VertexType v;
MGraph G;
InitialMGraph(G);
cout<<"請輸入頂點的信息:"<<endl;
for(int i=0;i<num1;++i)
{
cin>>v;;
InsertVex(G,v);
}
VertexType v1,v2;
for(int j=0;j<num2;++j)
{
cout<<"請輸入兩個結點數據來表示的邊:";
cin>>v1>>v2;
InsertArc(G,v1,v2);
}
ShortestPath_DIJ(G,0);
cout<<"迪傑斯特拉中的最短路徑如下:"<<endl;
output_ShortestPath_DIJ(G,0);
cout<<endl<<endl;
shortestPath_FLOYD(G);
cout<<"弗洛伊德中的最短路徑如下:"<<endl;
output_shortestPath_FLOYD(G);
return 0;
}
B. 基於遺傳演算法，解決TSP問題中雙點交叉C語言程序怎麼編寫
解決TSP問題的交叉方法不像其他的那麼簡單，跟它的編碼方法有關系。如果是順序編碼，那麼交叉時要考慮到子代個體是否是合法的。一般用順序交叉方法的比較多。參考資料中為單點交叉方法的代碼，兩點交叉與之類似，不過是多了一點交叉點而已。
C. 求遺傳演算法（GA）C語言代碼
.----來個例子，大家好理解..--
基於遺傳演算法的人工生命模擬
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<graphics.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#include<string.h>
#include "graph.c"
/* 宏定義 */
#define TL1 20 /* 植物性食物限制時間 */
#define TL2 5 /* 動物性食物限制時間 */
#define NEWFOODS 3 /* 植物性食物每代生成數目 */
#define MUTATION 0.05 /* 變異概率 */
#define G_LENGTH 32 /* 個體染色體長度 */
#define MAX_POP 100 /* 個體總數的最大值 */
#define MAX_FOOD 100 /* 食物總數的最大值 */
#define MAX_WX 60 /* 虛擬環境的長度最大值 */
#define MAX_WY 32 /* 虛擬環境的寬度最大值 */
#define SX1 330 /* 虛擬環境圖左上角點x坐標 */
#define SY1 40 /* 虛擬環境圖左上角點y坐標 */
#define GX 360 /* 個體數進化圖形窗口的左上角點X坐標 */
#define GY 257 /* 個體數進化圖形窗口的左上角點Y坐標 */
#define GXR 250 /* 個體數進化圖形窗口的長度 */
#define GYR 100 /* 個體數進化圖形窗口的寬度 */
#define GSTEP 2 /* 個體數進化圖形窗口的X方向步長 */
#define R_LIFE 0.05 /* 初期產生生物數的環境比率 */
#define R_FOOD 0.02 /* 初期產生食物數的環境比率 */
#define SL_MIN 10 /* 個體壽命最小值 */
/* 全局變數 */
unsigned char gene[MAX_POP][G_LENGTH]; /* 遺傳基因 */
unsigned char iflg[MAX_POP]; /* 個體死活狀態標志變數 */
D. 如圖，如何用這個PSO演算法或遺傳演算法來求函數極值,用C語言編寫代碼
需要很多的子函數 %子程序：新物種交叉操作，函數名稱存儲為crossover.m function scro=crossover(population,seln,pc); BitLength=size(population,2); pcc=IfCroIfMut(pc);%根據交叉概率決定是否進行交叉操作，1則是，0則否 if pcc==1 chb=round(rand*(BitLength-2))+1;%在[1，BitLength-1]范圍內隨機產生一個交叉位 scro(1,:)=[population(seln(1),1:chb) population(seln(2),chb+1:BitLength)] scro(2,:)=[population(seln(2),1:chb) population(seln(1),chb+1:BitLength)] else scro(1,:)=population(seln(1),:); scro(2,:)=population(seln(2),:); end %子程序：計算適應度函數，函數名稱存儲為fitnessfun.m function [Fitvalue,cumsump]=fitnessfun(population); global BitLength global boundsbegin global boundsend popsize=size(population,1);%有popsize個個體 for i=1:popsize x=transform2to10(population(i,:));%將二進制轉換為十進制 %轉化為[-2，2]區間的實數 xx=boundsbegin+x*(boundsend-boundsbegin)/(power(2,BitLength)-1); Fitvalue(i)=targetfun(xx);%計算函數值，即適應度 end %給適...
望採納！
E. 遺傳演算法改進的模糊C-均值聚類MATLAB源碼範例
function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAFCM(K,N,Pm,LB,UB,D,c,m)
%% 此函數實現遺傳演算法，用於模糊C－均值聚類
%% 輸入參數列表
% K 迭代次數
% N 種群規模，要求是偶數
% Pm 變異概率
% LB 決策變數的下界，M×1的向量
% UB 決策變數的上界，M×1的向量
% D 原始樣本數據，n×p的矩陣
% c 分類個數
% m 模糊C均值聚類數學模型中的指數
%% 輸出參數列表
% BESTX K×1細胞結構，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優個體
% BESTY K×1矩陣，記錄每一代的最優個體的評價函數值
% ALLX K×1細胞結構，每一個元素是M×N矩陣，記錄全部個體
% ALLY K×N矩陣，記錄全部個體的評價函數值
%% 第一步：
M=length(LB);%決策變數的個數
%種群初始化，每一列是一個樣本
farm=zeros(M,N);
for i=1:M
x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
farm(i,:)=x;
end
%輸出變數初始化
ALLX=cell(K,1);%細胞結構，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代的個體
ALLY=zeros(K,N);%K×N矩陣，記錄每一代評價函數值
BESTX=cell(K,1);%細胞結構，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優個體
BESTY=zeros(K,1);%K×1矩陣，記錄每一代的最優個體的評價函數值
k=1;%迭代計數器初始化
%% 第二步：迭代過程
while k<=K
%% 以下是交叉過程
newfarm=zeros(M,2*N);
Ser=randperm(N);%兩兩隨機配對的配對表
A=farm(:,Ser(1));
B=farm(:,Ser(2));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];%產生子代a
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];%產生子代b
newfarm(:,2*N-1)=a;%加入子代種群
newfarm(:,2*N)=b;???
for i=1:(N-1)
A=farm(:,Ser(i));
B=farm(:,Ser(i+1));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];
newfarm(:,2*i-1)=a;
newfarm(:,2*i)=b;
end
FARM=[farm,newfarm];
%% 選擇復制
SER=randperm(3*N);
FITNESS=zeros(1,3*N);
fitness=zeros(1,N);
for i=1:(3*N)
Beta=FARM(:,i);
FITNESS(i)=FIT(Beta,D,c,m);
end
for i=1:N
f1=FITNESS(SER(3*i-2));
f2=FITNESS(SER(3*i-1));
f3=FITNESS(SER(3*i));
if f1<=f2&&f1<=f3
farm(:,i)=FARM(:,SER(3*i-2));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-2));
elseif f2<=f1&&f2<=f3
farm(:,i)=FARM(:,SER(3*i-1));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-1));
else
farm(:,i)=FARM(:,SER(3*i));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i));
end
end
%% 記錄最佳個體和收斂曲線
X=farm;
Y=fitness;
ALLX{k}=X;
ALLY(k,:)=Y;
minY=min(Y);
pos=find(Y==minY);
BESTX{k}=X(:,pos(1));
BESTY(k)=minY;???
%% 變異
for i=1:N
if Pm>rand&&pos(1)~=i
AA=farm(:,i);
BB=GaussMutation(AA,LB,UB);
farm(:,i)=BB;
end
end
disp(k);
k=k+1;
end
%% 繪圖
BESTY2=BESTY;
BESTX2=BESTX;
for k=1:K
TempY=BESTY(1:k);
minTempY=min(TempY);
posY=find(TempY==minTempY);
BESTY2(k)=minTempY;
BESTX2{k}=BESTX{posY(1)};
end
BESTY=BESTY2;
BESTX=BESTX2;
plot(BESTY,'-ko','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',2)
ylabel('函數值')
xlabel('迭代次數')
grid on
忘記寫了，這個是源代碼！謝謝謝謝！