遗传算法的简单例子

遗传算法的简单例子 遗传算法是一种优化搜索方法，通过模拟自然演化过程来寻找最优解。该算法的基本思想是：从一群随机个体开始，通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化个体，以找到最优解。 在这个例子中，我们使用遗传算法来求解方程 y = x * sin(10 * π * x) + 2 的最大值，其中 x 在 [-1, 2] 之间。我们使用二进制编码将 x 转化为 22 位二进制数，并使用遗传算法来搜索最优解。 为了实现这个算法，我们首先定义了一个结构体 `node`，其中包含了二进制编码 `x`、适应度 `fitness` 和累积适应度 `fitsum`。然后，我们定义了一个数组 `cur`，用于存储当前种群中的所有个体。 在初始化函数 `init` 中，我们使用随机数将每个个体的二进制编码初始化为随机值，然后计算每个个体的适应度。适应度函数是 y = x * sin(10 * π * x) + 2，其中 x 是个体的二进制编码对应的十进制值。 在选择函数 `sel` 中，我们使用轮盘赌选择算法来选择两个个体进行交叉操作。我们首先生成一个随机数，然后根据适应度的累积分布函数来选择个体。 在交叉函数 `tran` 中，我们使用单点交叉算法来生成新的个体。我们首先选择两个个体，然后随机选取一个交叉点，最后将两个个体在交叉点前后的部分交换得到两个新的个体。 在变异函数中，我们使用位翻转变异算法来引入新的变异。我们首先随机选择一个个体，然后随机选择一个位将其翻转。 通过不断地选择、交叉和变异，我们可以逐步优化个体，最后找到最优解。在这个例子中，我们使用了 50 个个体，每代进行 50 次迭代，最后输出最优解。 遗传算法的优点是可以并行搜索solution space，从而提高搜索效率。但是，它也存在一些缺点，例如可能陷入局部最优解、需要调整参数等。 遗传算法是一种强大的优化搜索方法，可以广泛应用于各种优化问题。