(完整word)遗传算法(C++版).doc

《遗传算法在C++中的实现》 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、基因重组和突变等生物学机制，解决复杂问题的全局优化问题。在这个C++实现中，遗传算法被用来寻找一条经过多个城市的最短路径问题，这通常被称为旅行商问题（TSP）。下面我们将详细探讨遗传算法的基本原理以及这个C++代码的关键部分。 遗传算法的核心概念包括种群、个体、适应度函数、选择、交叉和变异。种群是由多个个体组成的，每个个体代表一个可能的解决方案。在这个C++代码中，`Unit`类表示个体，每个`Unit`包含一个`path`数组，存储了城市的访问顺序，以及`length`属性，表示个体的路径长度，即适应度函数的结果。 `Group`类代表整个种群，包含`unit_num`个`Unit`对象。在初始化种群时，随机生成每个个体的城市顺序，确保每个城市只被访问一次，避免了重复。种群的最优个体被存储在`best`对象中，其`best_gen`记录了最优解出现在哪一代。 评估阶段是通过`assess`函数完成的，它计算每个个体的路径长度，即旅行商问题中的最短路径。这里使用了循环和城市间距离的二维矩阵`length_table`来计算每个个体的适应度值。 排序操作由`unit_sort`函数实现，它使用了冒泡排序算法，根据个体的适应度值（路径长度）进行升序排列。这种排序有助于在后续的选择操作中，优先保留适应度较高的个体。 选择操作在代码中没有直接展示，但通常采用轮盘赌选择或锦标赛选择等策略。在这个C++实现中，选择操作可能是基于个体的适应度比例，随机选取一部分个体作为下一代的父代。 交叉操作在遗传算法中扮演着重要角色，它使得优秀的基因得以在种群中传播。虽然代码中没有直接的交叉操作，但可以假设在选择操作之后，会有一个交叉步骤，如单点交叉或均匀交叉，将两个父代个体的部分基因组合生成新的子代。 变异操作则在`ps`概率下随机发生，改变个体的一部分基因。这有助于种群的多样性，防止过早收敛到局部最优解。在代码中，变异可以通过随机改变个体`path`数组中的某个城市位置来实现。 遗传算法的迭代过程通过设定的最大迭代次数`genmax`控制。每一代的迭代包括评估、选择、交叉和变异，直至达到设定的迭代次数或者找到满足条件的解。 总结来说，这个C++实现的遗传算法针对旅行商问题，通过种群的演化和优化，寻找最短的旅行路径。它体现了遗传算法的主要组成部分，包括种群、个体、适应度函数、选择、交叉和变异，是理解和应用遗传算法的一个基础实例。