Editura Sfântul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

*afiseaza cea mai buna solutie gasita*/
}
Algoritmii genetici au o structura foarte generala, care permite folosirea lor pentru
majoritatea problemelor. Ceea ce se schimba sunt urmatoarele:
- codificarea cromozomilor;
- initializarea populatiei;
- incrucisarea;
- mutatia.
Vom da in continuare sursa completa ce implementeaza forma generala a
programului. Pentru o mai buna lizibilitate a codului, toate functiile care se folosesc in
acest program au fost mai intai declarate prin antetul lor inaintea programului principal, si
dezvoltate apoi dupa acesta. Inca o data, comentariile la nivelul codului sursa sunt
suficiente pentru a intelege ce se intampla.
#include
#include
#include
/*aici isi au prototipul functiile randomize() si random(int)*/
const MaxPopulatie=100,
/*numarul de cromozomi in populatie*/
MaxIteratii=100,
/*numarul de iteratii ale algoritmului*/
MaxElitism=2,
/*cati cromozomi sunt copiati prin elitism*/
MaxCrossover=37,
/*de cate ori apare incrucisarea intr-o populatie*/
MaxMutatie=1;
/*de cate ori apare mutatia intr-o populatie*/
typedef struct{
int gena[22];
/*depinde de la problema la problema*/
float fitness;
}TCromozom;
/*tipul care codifica un cromozom*/
typedef TCromozom TPopulatie[MaxPopulatie+1];
/*tipul care codifica o populatie*/
TCromozom CelMaiBunCromozom;
/*cea mai buna solutie in orice moment*/
TPopulatie PopulatieVeche, PopulatieNoua;
/*se lucreaza cu doua populatii*/
int i,j,k,contor,co,r1,r2;
int NrPop;
void citire();
void CalculFitness();
void InitializeazaPopulatie();
void Elitism(int NrMutati);
void Crossover(TCromozom g1, TCromozom g2, TCromozom &rez1, TCromozom
&rez2);
void Mutatie(TCromozom &mutant);
void MutaRestul(int NrMutati);
void OrdoneazaDupaFitness();
void SelectieParinti(int &r1, int &r2);
11