C++实现轮盘赌选择的代码
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。下面是遗传算法的基本步骤：初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值。
选择操作：根据适应度值选择一部分个体作为父代，常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
交叉操作：从父代中选择两个个体，通过某种方式进行基因交换，生成新的子代个体。
变异操作：对子代个体进行基因变异，引入新的基因信息。
更新种群：将父代和子代合并，形成新的种群。
终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解。
返回最优解：返回最优解作为算法的输出。
下面是使用C++实现轮盘赌选择的代码示例：
cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
// 定义个体结构体
struct Individual {
std::vector<int> genes;
double fitness;
};
// 轮盘赌选择
Individual rouletteWheelSelection(const std::vector<Individual>& population) {
// 计算适应度总和
double fitnessSum = 0.0;
for (const auto& individual : population) {
fitnessSum += individual.fitness;
}
// 生成随机概率值
std::random采用device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform采用real采用distribution<> dis(0.0, fitnessSum);
double randomValue = dis(gen);
// 根据随机概率值选择个体
double sum = 0.0;
for (const auto& individual : population) {
sum += individual.fitness;
if (sum >= randomValue) {
return individual;
}
}
// 如果没有选择到个体，则返回最后一个个体
return population.back();
}
int main() {
// 假设有一个种群
std::vector<Individual> population = {
{{0, 1, 0, 1}, 0.2},
{{1, 0, 1, 0}, 0.3},
{{1, 1, 0, 0}, 0.5}
};
// 进行轮盘赌选择
Individual selectedIndividual = rouletteWheelSelection(population);
// 输出选择的个体的基因和适应度值
std::cout << "Selected Individual: ";
for (const auto& gene : selectedIndividual.genes) {
std::cout << gene << " ";
}
std::cout << "Fitness: " << selectedIndividual.fitness << std::endl;
return 0;
}
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