四变量遗传算法求最小值程序C++

// ConsoleApplication2.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include “stdafx.h“
#include
#include
#include
#include
#define PI 3.1415926 //圆周率
#define sizepop 50 // 种群数目
#define maxgen 500 // 进化代数
#define pcross 0.6 // 交叉概率
#define pmutation 0.1 // 变异概率
#define lenchrom 5 // 染色体长度
#define bound_down 0 // 变量下界，这里因为都相同，所以就用单个值去代替了，如果每个变量上下界不同，也许需要用数组定义
#define bound_up （0.9*3.1415926） // 上界
double chrom[sizepop][lenchrom]; // 种群数组
double fitness[sizepop]; //种群每个个体的适应度
double fitness_prob[sizepop]; // 每个个体被选中的概率（使用轮盘赌法确定）
double bestfitness[maxgen]; // 每一代最优值
double gbest_pos[lenchrom]; // 取最优值的位置
double average_best[maxgen + 1]; // 每一代平均最优值
double gbest; // 所有进化中的最优值
int gbest_index; // 取得最优值的迭代次数序号


				 // 目标函数
double fit_func（double * arr）
{
	double x1 = *arr;
	double x2 = *（arr + 1）;
	double x3 = *（arr + 2）;
	double x4 = *（arr + 3）;
	double x5 = *（arr + 4）;
	double func_result = -5 * sin（x1）*sin（x2）*sin（x3）*sin（x4）*sin（x5） - sin（5 * x1）*sin（5 * x2）*sin（5 * x3）*sin（5 * x4）*sin（5 * x5） + 8;
	return func_result;
}

// 求和函数
double sum（double * fitness）
{
	double sum_fit = 0;
	for （int i = 0; i		sum_fit += *（fitness + i）;
	return sum_fit;
}
// 求最小值函数
double * min（double * fitness）
{
	double min_fit = *fitness;
	double min_index = 0;
	static double arr[2];
	for （int i = 1; i	{
		if （*（fitness + i） < min_fit）
		{
			min_fit = *（fitness + i）;
			min_index = i;
		}
	}
	arr[0] = min_index;
	arr[1] = min_fit;
	return arr;
}
// 种群初始化
void init_chrom（）
{
	for （int i = 0; i	{
		for （int j = 0; j		{
			chrom[i][j] = bound_up * （（（double）rand（）） / RAND_MAX）;
		}
		fitness[i] = fit_func（chrom[i]）; // 初始化适应度
	}
}
// 选择操作
void Select（double chrom[sizepop][lenchrom]）
{
	int index[sizepop];
	for （int i = 0; i	{
		double * arr = chrom[i];
		fitness[i] = 1 / （fit_func（arr））; // 本例是求最小值，适应度为目标函数的倒数，即函数值越小，适应度越大
	}
	double sum_fitness = 0;
	for （int i = 0; i	{
		sum_fitness += fitness[i]; // 适应度求和
	}
	for （int i = 0; i	{
		fitness_prob[i] = fitness[i] / sum_fitness;
	}
	for （int i = 0; i	{
		fitness[i] = 1 / fitness[i]; // 恢复函数值
	}

	for （int i = 0; i	{
		double pick = （（double）rand（）） / RAND_MAX;
		//while （pick < 0.0001）pick = （（double）rand（）） / RAND_MAX;
		for （int j = 0; j		{
			pick = pick - fitness_prob[j];
			if （pick <= 0）
			{
				index[i] = j;
				break;
			}

		}

	}
	for （int i = 0; i	{
		if （index[i] != 0）
		{
			for （int j = 0; j			{
				chrom[i][j] = chrom[index[i]][j];
			}
			fitness[i] = fitness[index[i]];
		}

	}
}

// 交叉操作
void Cross（double chrom[sizepop][lenchrom]）
{
	for （int i = 0; i	{
		// 随机选择两个染色体进行交叉
		double pick1 = （（double）rand（）） / RAND_MAX;
		double pick2 = （（double）rand（）