关于遗传算法的实验报告

void

Selec tion_operation(

bool

< br>flag);

实

现

；

叉

由

void

Crossover_operation();

实

< br>现

；变

异

由

void

Mution- operation();

实现。

5.

设计初始种群：默认设置为

5 0

个随机产生的

23

位字节的染色体。

6.

调 试交叉和变异概率：在常用的交叉和变异概率范围内，结果随交叉和变异的概率

的改变而 改变，之间差异相对来说不太明显

7.

实验参数：实验中主要的参数有遗传代数、群体规模、 交叉概率、变异概率。

实验结果：

求最大值：

’

.

..

求最小值：

’

.

..

程序主要代码如下（后台代码）

：

class GA{

};

// Find the max and min value

void GA::Extreme_Value(bool flag){

if(flag)

Optimal_Max_Function_Vlaue=-100;

Optimal_Min_Function_Value=100;

double t=0.5;

double DecNum1=0;

/*string p=*iter;*/

for(int i=(*iter).length()-1;i>=0;--i){

else

for(vector::iterator iter=();iter!=();++iter){

vector Pop;

vector SubPop;

double Pc;

double Pm;

int Num_Iteration;

int Num_Population;

double Optimal_Max_X_Solution;

double Optimal_Min_X_Solution;

double Optimal_Max_Function_Vlaue;

double Optimal_Min_Function_Value;

string Optimal_Individual;

vector LunPan;

//float fitness;

GA(){

}

void GA_Init();

void Crossover_Operation();

void Select_Operation();

void Mutation_Operation();

void Evaluation(bool);

void LunPan_Operation(bool);

double Function(double);

void Extreme_Value(bool);

void Display(bool,int);

void Display_M();

Pc=0.25;

Pm=0.01;

Num_Population=50;

Num_Iteration=100;

public:

’

.