Editura SfÃ¢ntul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

More documents

Recommendations

Info

*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
void Afiseaza(); void main() { /*programul principal dat mai sus*/ } void citire() { /*se citesc datele de intrare*/ } void InitializeazaPopulatie() { int i,j; for(i=1;i
Page 1 and 2: Editura Sfântul Ierarh Nicolae ISB
Page 3 and 4: In timpul reproducerii apar doua ti
Page 5 and 6: cat timp nu este indeplinit criteri
Page 7 and 8: 2) Populatia initiala Populatia est
Page 9 and 10: Codificarea binara a) Incrucisare i
Page 11: Cap.III Implementarea algoritmului
Page 15 and 16: -=PopulatieVeche[r2].fitness; } } 3
Page 17 and 18: 4) Selectarea cromozomilor parinti
Page 19 and 20: for(i=1;i
Page 21 and 22: else cout
Page 23 and 24: 5) Crossover-ul Incrucisarea se rea
Page 25 and 26: for(i=1;i
Page 27 and 28: Exemplu Pentru urmatoarele date de
Page 29 and 30: 5) Crossover-ul O alta dificultate
Page 31 and 32: } } void GenereazaPermutare(int i,
Page 33 and 34: 1=0; while (r>0) { r1++; r-=r1; } r
Page 35 and 36: 6) Mutatia Mutatia are o probabilit
Page 37 and 38: eturn x; } void CalculFitness() { i
Page 39 and 40: Exemplu Pentru a=1, b=2 programul v
Page 41 and 42: In continuare vom da cateva optimiz
Page 43 and 44: Evolutia in timp a functiilor f opt
Page 45: CUPRINS Capitolul I. Consideraţii

Editura SfÃ¢ntul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?