遗传算法的0-1背包问题(c语言)84428

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/个体的编号 sum=0； /部分个体适应度的累加和 /根据随机数和群体的总适应度确定赌轮的位置 wheel-pos=rand_Number*sufitness; while sumwheel-pos & i=popsize i=i+1; sum=sum+fitnessi; /fitness为第i个个体的适应度 return i-1; /选择了个体i-13.3 重复两次操作3.1、3.2，生成两个个体作为交叉操作的父代；步骤四、交叉操作4.1 根据事先定义好的交叉概率，为了确定是否进行交叉操作，则生成0，1的随机数pp，若，则进行4.2交叉操作，否则将两个父代保留为下一代的两个个体；4.2 随机生成的整数作为交叉点，对两个父代个体交叉生成新的两个个体；4.3 重复pop_size/2次4.1、4.2便可生成pop_size个个体组成新的种群；步骤五、 变异操作5.1 根据事先定义好的变异概率，为了确定新种群上的每个个体上的每个基因是否进行变异操作，则生成0，1的随机数pp，若，则进行5.2变异操作，否则基因不变异；5.2 基因变异操作为原基因若为1，则新基因则变异为0，若原基因为0，则新基因变异为0；步骤6、 演化6.1 按步骤2的方法计算新种群的个体适应度和总体适应度情况，尤其是找出新种群中最大适应度的个体和最小适应度的个体；6.2 若旧种群的最大个体适应度新种群的最大个体适应度，把旧种群的最大适应度的个体代替新种群中的最小适应度的个体，否则进行6.3；6.3 种群的代数gen=genm+1，若genMaxgen，则结束种群的演化，否则转到步骤2。六、遗传算法求解的实现1、遗传算法的主要参数#define popsize 80 /种群的规模#define pc 0.7 /杂交概率#define pm 0.1 /变异概率#define lchrom 50 /染色体长度#define maxgen 5000 /最大进化代数double alpha; /计算适应度时使用的 惩罚函数系数2、数据结构（1）背包信息： /背包问题中物体重量、收益、背包容量int weightlchrom,profitlchrom,contain;（2）种群个体结构体 struct population unsigned int chromlchrom; /染色体 double fitness; /适应度 unsigned int parent1,parent2,cross; /双亲、交叉点（3）父代种群和新生代种群/父代种群、新生代种群struct population oldpoppopsize,newpoppopsize; /pop_size为种群大小（4）适应度信息/种群的总适应度、最小、最大适应度 double sumfitness,minfitness,maxfitness;/一个种群中最大和最小适应度的个体编号int minpop,maxpop;3、主要函数说明（1）、int read_infor( ) 功能：从文件knapsack.txt中读出背包信息（物体重量、收益、背包容量）；参数：无；返回值：返回读取文件信息是否正确；流程图：见图2。获取文件指针成功返回是否打开文件读出物体重量信息读出物体收益信息读出背包容量信息图2、read_infor( )流程图（2）double cal_fit(unsigned int *chr)功能：种群中个体适应度计算；参数：unsigned int *chr是染色体个体的指针，根据指针所指向的染色体计算个体的适应度；返回值：染色体个体适应度的大小；流程图：见图3。适应度和总重量置0累加计算个体适应度和背包的总重量总重量背包容量使用惩罚函数对个体适应度进行处理是返回个体适应度图3、函数cal_fit的流程图（3）、void statistics(struct population *pop)功能：群体适应度的最大最小值以及其他信息；参数：struct population *pop是种群指针，根据指针所指向的种群信息统计群体适应度的信息；返回值：无；流程图：见图4。（4）、void report(struct population *pop,int gen)功能：报告种群的适应度信息，尤其是最大个体适应度、最大适应度个体的染色体信息；参数：struct population *pop是种群指针，根据指针所指向的种群报告群体适应度的信息，gen是表示此种群所在的演化代数返回值：无；流程图：见图5。适应度和总重量置0累加计算个体适应度和背包的总重量总重量背包容量使用惩罚函数对个体适应度进行处理是返回个体适应度最大最小总适应度都置为首个体的适应度计数器i=1置最大适应度的编号为i总适应度=总适应度+个体i的适应度ilchrom-1是I的适应度最大适应度置最小适应度的编号为iI的适应度最小适应度i=i+1返回图4、函数statistics的流程图输出种群的代数gen输出最大适应度个体的染色体信息chrom输出最大个体适应度maxfitness图5、函数report的流程图（5）、void initpop( )功能：生成初始种群；参数：无；返回值：无；流程图：见图6。个体计数器i=0随机生成个体i染色体计算生成个体的适应度若背包不超重接受个体，i=i+1ipop_size?是是否否返回图6、函数initpop流程图（6）、int execise(double probability)功能：概率选择试验，以概率probability做随机试验，判断是否进行交叉或变异操作；参数：double probability为交叉概率或变异概率返回值：试验是否成功，0代表不试验成功，将不做交叉或者变异操作，1代表试验成功，即进行交叉或者变异操作；流程图：见图7。生成0，1之间的小数pp若ppprobability返回实验成功1返回实验不成功0是否图7、函数execise的流程图（7）、int selection(int pop)功能：在父代种群中选择个体，规则为适应度越大的个体被选择的概率越大；参数：int pop为父代种群；返回值：父体中被选择的个体i； 流程图：见图8。个体编号i=0，部分适应度之和partsum=0产生随机数rand_Number计算赌轮所在位置wheel_pospartsumwheel-pos & i=popsize?Partsum=partsum+个体i的适应度个体计数器i=i+1返回被选择的个体i-1图8、函数selection的流程图（8）、int crossover(unsigned int *parent1,unsigned int *parent2,int i)功能：两个父代个体在染色体的第i个位置进行交叉，生成两个新个体；参数：unsigned int *parent1,unsigned int *parent2分别为两个父代染色体指针，指针指向父代个体的染色体，i为新种群的个体编号；返回值：交叉是否成功； 流程图：见图9。否是随机生成交叉位置cross_pos两个父代个体按照交叉位置进行交叉，生成新的两个个体概率选择试验成功保留两个父体成为新种群中的个体图9、函数crossover的流程图（9）、int mutation(unsigned int alleles)功能：根据变异概率进行变异操作；参数：unsigned int alleles是染色体上的基因型，在这里就是0或1的取值；返回值：变异后的基因型； 流程图：见图10。否是进行变异返回变异或者原值概率选择试验成功图10、函数mutation的流程图（10）、void generation()功能：综合选择、交叉、变异等操作，生成新的种群；参数：无；返回值：无； 流程图：见图11。是置个体编号i=0ipop_size?调用selection生成两个父体调用crossover，交叉生成两个新个体对每个个体的基因调用mutation进行变异置个体编号i=i+2生成新的种群完毕图11、函数generation的流程图（11）、void main( )功能：遗传算法的主函数；参数：无；返回值：无； 流程图：见图11。是是调用 read_infor，读入背包信息调用initpop( )生成初始种群置演化代数gen=0调用statistics ( )统计种群的适应度GenMaxgen?调用generation()生成新种群调用statistics ( )统计种群的适应度新种群的最大适应度旧种群的复制旧种群的最大适应度个体到新种群中最小个体置演化代数gen=gen+1调用report( )，输出结果信息图12、主函数main的流程图七、成果说明1、程序开发环境 开发环境：Visual C+6.0 (把Fortran程序改为VC) 操作系统：Windows 2003 Professional2、程序性能对比 运行时间与加速比（如表1所示）进程数p（个）124运行时间t（秒）129s78s38s加速比s1.653.38表1、运行时间与加速比3、程序运行结果： 实例数据：假设物体的重量Weight、物体的收益Profit和背包的容量Contain 分别为：Weight= 80，82，85，70，72， 70，66，50，55，25 ， 50，55，40，48，50， 32，22，60，30，32 ， 40，38，35，32，25， 28，30，22，50，30 ，45，30，60，50，20 ， 65，20，25，30，10 ，20，25，15，10，10 ， 10，4， 4， 2， 1 Profit= 220，208，198，192，180， 180，165，162，160，158，155，130，125，122，120 ， 118，115，110，105，101，100，100，98， 96， 95， 90， 88， 82， 80， 77 ，75， 73， 72， 70， 69， 66， 65， 63， 60， 58，56， 50， 30， 20， 15， 10， 8， 5， 3， 1Contain=1000，如何选择哪些物品装入该背包可使得在背包的容量约束限制之内所装物品的总价值最大?传统的算法（动态规划、递归回溯法和贪心算法所得结果： 总价值为3077 , 总重量为999。2001年张铃，张钹教授在计算机学报上发表的佳点集遗传算法所得结果总价值为3103, 总重量为1000。我们算法所得结果： 总价值为3103, 总重量为1000。我们所求得最优解的个体分配情况为：11010 10111 10110 11011 01111 11101 00001 01001 10000 01000算法最大迭代次数总价值为总重量为传统的算法4003077999佳点集算法7031031000遗传算法7531031000八、收获、体会和课题展望在本课题中，我们研究了如何用遗传算法求解组合优化问题中的背包问题。我们可以看出在求解背包问题上显示了超出想象、良好的搜索能力，它具有收敛快、搜索速度快的特点，在试验中取得了比动态规划、递归回溯法和贪心法等更好的求解效果。然而在一般情况下，使用基本遗传算法解决背包问题时，得到问题的近似解也不能满足逼近最优解的要求。如何改进基本遗传算法使它所求得的解逼近最优解，成为我们当前亟待解决的问题，也是我们将来的课题中所要研究的重要问题。/ knapsack.cpp : Defines the entry point for the console application.#include stdafx.h#include #include #include #include #include #include / 重要常量参数#define popsize 200 /种群的规模#define pc 0.618 /杂交概率#define pm 0.03 /变异概率#define lchrom 50 /染色体长度#define maxgen 1000 /最大进化代数struct population unsigned int chromlchrom; /染色体 double weight; /背包重量 double fitness; /适应度 unsigned int parent1,parent2,cross; /双亲、交叉点/新生代种群、父代种群struct population oldpoppopsize,newpoppopsize; /背包问题中物体重量、收益、背包容量int weightlchrom,profitlchrom,contain; /种群的总适应度、最小、最大、平均适应度 double sumfitness,minfitness,maxfitness,avgfitness;/计算适应度时使用的 惩罚函数系数double alpha;/一个种群中最大和最小适应度的个体int minpop,maxpop; /* 读入背包信息,并且计算惩罚函数系数 */void read_infor()FILE *fp;int j;/获取背包问题信息文件if (fp=fopen(knapsack.txt,r)=NULL)/读取文件失败AfxMessageBox(The file is not found,MB_OK,NULL); return;/读入物体收益信息 for (j=0;jlchrom;j+) fscanf(fp,%d,&profitj);/读入物体重量信息 for (j=0;jlchrom;j+) fscanf(fp,%d,&weightj);/读入背包容量 fscanf(fp,%d,&contain); fclose(fp);/根据计算的个体重量,判断此个体是否该留在群体中double cal_weight(unsigned int *chr) int j; double pop_weight;/背包重量 pop_weight=0; for (j=0;jlchrom;j+)pop_weight=pop_weight+(*chr)*weightj;chr+; return pop_weight;/* 种群中个体适应度计算*/double cal_fit(unsigned int *chr) int j; double pop_profit;/适应度 pop_profit=0;/ pop_weight=0; for (j=0;jlchrom;j+)pop_profit=pop_profit+(*chr)*profitj;/pop_weight=pop_weight+(*chr)*weightj;chr+; return pop_profit;/* 群体适应度的最大最小值以及其他信息 */void statistics(struct population *pop)int i;double tmp_fit;sumfitness=pop0.fitness;minfitness=pop0.fitness; minpop=0;maxfitness=pop0.fitness;maxpop=0;for (i=1;imaxfitness)&(int)(tmp_fit*10)%10=0)maxfitness=popi.fitness;maxpop=i; /选择种群中最小适应度的个体if (tmp_fitminfitness)minfitness=popi.fitness;minpop=i;/计算平均适应度avgfitness=sumfitness/(float)popsize;/ printf(nthe max pop = %d;,maxpop);/ printf(nthe min pop = %d;,minpop);/ printf(nthe sumfitness = %fn,sumfitness);/报告种群信息void report(struct population *pop,int gen) int j; int pop_weight=0; printf(the generation is %d.n,gen); /输出种群的代数 /输出种群中最大适应度个体的染色体信息 printf(The populations chrom is: n); for (j=0;jlchrom;j+)if (j%5=0) printf( );printf(%1d,popmaxpop.chromj); /输出群体中最大适应度 printf(nThe populations max fitness is %d.,(int)popmaxpop.fitness); printf(nThe knapsack weight is %d.nn,(int)popmaxpop.weight);/* 生成初始种群 */void initpop() int i,j,ispop; double tmpWeight; /变量用于判断是否为满足条件的个体 ispop=false; /生成popsize个种群个体 for(i=0;ipopsize;i+) while (!ispop) for(j=0;jlchrom;j+) oldpopi.chromj=rand()%2; /随机生成个体的染色体 oldpopi.parent1=0; /双亲 oldpopi.parent2=0; oldpopi.cross=0; /交叉点 /选择重量小于背包容量的个体,即满足条件 tmpWeight=cal_weight(oldpopi.chrom); if (tmpWeight=contain) oldpopi.fitness=cal_fit(oldpopi.chrom); oldpopi.weight=tmpWeight; oldpopi.parent1=0; oldpopi.parent2=0; oldpopi.cross=0; ispop=true; /此个体可以加入到种群中 ispop=false;/* 遗传操作 */概率选择试验int execise(double probability)double pp; /如果生成随机数大于相应的概率则返回真，否则试验不成功pp=(double)(rand()%20001/20000.0);if (pp=probability) return 1;return 0;/ 选择进行交叉操作的个体 int selection(int pop) double wheel_pos,rand_Number,partsum; int parent; /赌轮法选择 rand_Number=(rand()%2001)/2000.0; wheel_pos=rand_Number*sumfitness; /赌轮大小 partsum=0; parent=0; do partsum=partsum+oldpopparent.fitness; parent=parent+1; while (partsumwheel_pos & parentpopsize); return parent-1;/* 交叉操作 */int crossover(unsigned int *parent1,unsigned int *parent2,int i)int j,cross_pos;if (execise(pc)/生成交叉位置0,1,.(lchrom-2)cross_pos=rand()%(lchrom-1);else cross_pos=lchrom-1;for (j=0;j=cross_pos;j+) /保留复制；/包括在概率选择不成功时，父体完全保留newpopi.chromj=parent1j;for(j=cross_pos+1;j=(lchrom-1);j+)/从交叉点开始交叉newpopi.chromj=parent2j;/记录交叉位置newpopi.cross=cross_pos;return 1;/* 变异操作 */int mutation(unsigned int alleles) if (execise(pm) if (alleles) alleles=0; else alleles=1; /返回变异值，或者返回原值 return alleles;/* 群体更新 */void generation() unsigned int i,j,mate1,mate2; double tmpWeight; int ispop;/记录是否是符合条件的个体 i=0; while (ipopsize)ispop=false; while (!ispop) /选择 mate1=selection(i); mate2=selection(i+1); /交叉 crossover(oldpopmate1.chrom,oldpopmate2.chrom,i); /变异 for (j=0;jlchrom;j+) newpopi.chromj=mutation(newpopi.chromj); /选择重量小于背包容量的个体,即满足条件 tmpWeight=cal_weight(newpopi.chrom); if (tmpWeight=contain) newpopi.fitness=cal_fit(newpopi.chrom); newpopi.weight=tmpWeight; newpopi.parent1=mate1; newpopi.parent2=mate2; ispop=true; /此个体可以加入到种群中 i=i+1;void main(int argc, char* argv)int gen,oldmaxpop,k;double oldmax; read_infor();/读入背包信息gen=0;srand( (unsigned)time( NULL ) );/置随机种子initpop();memcpy(&newpop,&oldpop,popsize*sizeof(struct population);statistics(newpop);/统计新生种群的信息report(newpop,gen);while(genmaxgen) gen=gen+1; if (gen%100=0) srand( (unsigned)time( NULL ) );/置随机种子 oldmax=maxfitness; oldmaxpop=maxpop; generation(); statistics(newpop); /统计新生代种群信息 /如果新生代种群中个体的最大适应度小于老一代种群 /个体的最大适应度，则保存老一代种群个体的最大适应度 /否则报告新生代的最大适应度 if (maxfitnessoldmax) for(k=0;koldmax) report(newpop,gen); /保存新生代种群的信息到老一代种群信息空间 memcpy(&oldpop,&newpop,popsize*sizeof(struct population);printf(It is over.);getch();【精品文档】第 23 页