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1、基本遗传算法的C语言实现 目 录摘要.1前言.21 绪论.31.1 引言.31.2 遗传算法简介.31.3 遗传算法的应用.31.4 适应度简介.41.5 C语言简介.42 遗传算法C语言实现.52.1 选择算子C语言实现.5 2.1.1 最佳个体保存方法.5 2.1.2 期望值方法.7 2.1.3 适应度比例方法.82.2 交叉算子C语言实现.9 2.2.1 1点交叉.9 2.2.2 1致交叉.112.3 变异算子C语言实现.13&nbs
2、p; 2.3.1 基本变异.13 2.3.2 逆转变异.143 应用遗传算法求解背包问题.163.1 问题描述. .163.2 基于基本遗传算法求解背包问题.164 结论. .18参考文献.19致谢.20附录.21基本遗传算法的C语言实现摘要遗传算法是1类借鉴生物界选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。在NP-类组合优化问题的搜索优化应用中显示了超出想象的、良好的搜索性能。本文利用C语言编译遗传算法中的最佳个体保存、期望值、适应度比例选择算子，1点交叉、1致交叉算子，基本变异、逆转变异算子，最后应用遗传算法求解背包问题并将求解过程用C语言实现，并比较了不同的选
3、择算子优越性。关键字：遗传算法；操作算子；C语言；背包问题Implementation of basic Genetic algorithms with C languageAbstractGenetic algorithm is a type of the random search algorithm which relies on the biological options natural genetic mechanisms .It demonstrates beyond imagination and good search capabilities in the search o
4、ptimization applications of the NP-category portfolio optimization problems. Through using the C language to translate the genetic algorithms，the best-preserved，expectations，the degree of choice of a son，the cross-porint，as a cross-line，basic variations，a reverse variationis the cast application of
5、genetic algorithms combined backpack problems with the process and fellow C language achievement，and compare the different superiority of options son .Key word: Genetic algorithm；Operating a son；C language；Backpack problems 前 言近代科学技术发展的显著特点之1是生命科学与工程科学
6、的相互交叉、相互渗透和相互促进。遗传算法的蓬勃发展正体现了学科发展的这1特征和趋势。遗传算法的内涵哲理乃是启迪于自然界生物从低级、简单、到高级、复杂，乃至人类这样1个漫长而绝妙的进化过程，借鉴于达尔文的物竞天演、优胜劣汰、适者生存的自然选择和自然遗传的机理，其本质是1种求解问题的高效并全局搜索方法。它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。遗传算法和其它的搜索方法相比，其优越性主要表现在以下几个方便：首先，遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优，即使在所定义的适应度函数非连续、不规则和伴有噪声的情况下也能1极大的概率找到全局最优解；其次，由于遗传算法固有的并行性，使得它非常适合于大规模并行分布处理；此外，遗传算法易于和别的技术相结合，形成性能更优的问题求解方法。本文考虑C语言的原始性及其适用性广的优点，用C语言实现了基本遗传算法，并对遗传算法中的最佳个体保存、期望值、适应度比例选择算子，1点交叉、1致交叉算子，基本变异、逆转变异算子进行了C语言实现，最后应用所实现的程序对1个实用问题，背包问题进行了求解，并对不同选择算子情况下的计算结果进行了比较。
