遗传法 一维下料 c++代码

admin1

遗传算法是一种优化搜索算法，用于在给定的搜索空间中找到最优解。一维下料问题是指从一个长度为L的木棒中切割出n个长度为a的小木棒，使得切割后的小木棒总长度最大。以下是一个简单的遗传算法实现：

1. #include <iostream>
2. #include <vector>
3. #include <algorithm>
4. #include <ctime>
5. #include <cstdlib>
7. using namespace std;
9. const int POP采用SIZE = 100; // 种群大小
10. const int MAX采用GEN = 1000; // 最大进化代数
11. const double MUTATION采用RATE = 0.1; // 变异率
12. const double CROSSOVER采用RATE = 0.8; // 交叉率
14. // 随机生成一个初始解
15. vector<int> generate采用solution(int L, const vector<int>& a) {
16.     vector<int> solution(a.size());
17.     for (int i = 0; i < a.size(); ++i) {
18.         solution[i] = rand() % (L / a[i] + 1);
19.     }
20.     return solution;
21. }
23. // 评估解的质量
24. int evaluate(const vector<int>& solution, int L, const vector<int>& a) {
25.     int total采用length = 0;
26.     for (int i = 0; i < solution.size(); ++i) {
27.         total采用length += solution[i] * a[i];
28.     }
29.     return total采用length;
30. }
32. // 变异操作
33. void mutate(vector<int>& solution, int L, const vector<int>& a) {
34.     for (int i = 0; i < solution.size(); ++i) {
35.         if (rand() < RAND采用MAX * MUTATION采用RATE) {
36.             solution[i] = rand() % (L / a[i] + 1);
37.         }
38.     }
39. }
41. // 交叉操作
42. void crossover(vector<int>& parent1, vector<int>& parent2, int L, const vector<int>& a) {
43.     if (rand() < RAND采用MAX * CROSSOVER采用RATE) {
44.         int crossover采用point = rand() % a.size();
45.         for (int i = crossover采用point; i < a.size(); ++i) {
46.             swap(parent1[i], parent2[i]);
47.         }
48.     }
49. }
51. // 遗传算法主函数
52. vector<int> genetic采用algorithm(int L, const vector<int>& a) {
53.     srand(time(NULL));
54.     vector<vector<int>> population(POP采用SIZE);
55.     for (int i = 0; i < POP采用SIZE; ++i) {
56.         population[i] = generate采用solution(L, a);
57.     }
59.     for (int generation = 0; generation < MAX采用GEN; ++generation) {
60.         vector<int> fitness(POP采用SIZE);
61.         for (int i = 0; i < POP采用SIZE; ++i) {
62.             fitness[i] = evaluate(population[i], L, a);
63.         }
65.         sort(fitness.begin(), fitness.end(), greater<int>());
66.         if (fitness[0] == L) {
67.             return population[0];
68.         }
70.         vector<vector<int>> new采用population(POP采用SIZE);
71.         for (int i = 0; i < POP采用SIZE; ++i) {
72.             int parent1采用index = rand() % POP采用SIZE;
73.             int parent2采用index = rand() % POP采用SIZE;
74.             while (parent1采用index == parent2采用index) {
75.                 parent2采用index = rand() % POP采用SIZE;
76.             }
77.             new采用population[i] = population[parent1采用index];
78.             crossover(new采用population[i], population[parent2采用index], L, a);
79.             mutate(new采用population[i], L, a);
80.         }
81.         population = new采用population;
82.     }
84.     int best采用index = max采用element(fitness.begin(), fitness.end()) - fitness.begin();
85.     return population[best采用index];
86. }
88. int main() {
89.     int L = 100;
90.     vector<int> a = {10, 20, 30, 40, 50};
91.     vector<int> solution = genetic采用algorithm(L, a);
92.     for (int i = 0; i < solution.size(); ++i) {
93.         cout << "小木棒" << i + 1 << "的长度： " << solution[i] * a[i] << endl;
94.     }
95.     return 0;
96. }

复制代码