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标题:磷虾群优化问题但是结果不理想,望各位大神帮忙看看
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安安123
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磷虾群优化问题但是结果不理想,望各位大神帮忙看看
//库文件
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
#include"time.h"
#include"math.h"
//随机数定义
#define rdint(i) (rand()%(int)(i))
#define rdft() (float)((double)rdint(16384)/(16383.0))
#define rnd(a,b) (rdint((int)(b)-(int)(a)+1)+(int)(a))
//宏定义
#define POPSIZE 10
#define DIMENSION 5
#define Imax 50  //迭代次数
#define L -100.0 //下限
#define U 100.0 //上限
//全局变量定义
float Nmax=0.01;//最大诱导速度
float Vf=0.02;//最大觅食速度
float Dmax=0.005;//最大扩散速度
float P[DIMENSION];//全局最优位置
float PBEST;//全局最优的适应度值
float PWORST;//全局最差的适应度值
float alocal[DIMENSION];//邻居的影响的速度矢量
float atarget[DIMENSION];//最优个体的影响的速度矢量
int Best;
int worst;
float xij[DIMENSION];
float Bfood[DIMENSION];
float bbest[DIMENSION];
float e=0.0005;//最小正数
int ibest;
//定义结构体
struct indi
{
    float number[DIMENSION];
    float best[DIMENSION];
    float bestfitness;
    float fitness;
    float N[DIMENSION];
    float F[DIMENSION];
    float D[DIMENSION];
}individual[POPSIZE+1];
//函数定义
void initiate();//初始化函数
void calculation(int number);//计算适应值
void globalbest(int number);//全局最优
void globalworst();//全局最差
void localbest(int number);//局部最优
float Kij(int num,int n);
void Xij(int num,int n);
void Alocal(int num);
void Atarget(int I,int num);
void Induced_Motion(int I,int num);//受诱导运动
void x_food();
void Bbest(int num);
void Foraging_Motion(int I,int num);//觅食行为
void Physical_Motion(int I,int num);//随机物理扩散
void crossover(int num);//交叉算子
void Mutation(int num);//突变算子
void Motion_Process(int num);//状态更新
//主函数
void main(){
    int i,k;
    srand(time(NULL));
    initiate();
    for(k=0;k<Imax;k++){
        for(i=0;i<POPSIZE;i++)
        {
            calculation(i);//计算适应度
            localbest(i);
            Induced_Motion(k,i);//诱导运动
            Foraging_Motion(k,i);//觅食运动
            Physical_Motion(k,i);//随机物理扩散
            crossover(i);
            Mutation(i);
            calculation(i);//计算适应度
            Motion_Process(i);
            
        }//所有个体产生了
        globalbest(1);
        printf("第%d代最优值:%f\n",k+1,PBEST);
    }
    printf("\n");
    printf("全局最优值,%f\n",PBEST);
}

//程序初始化定义
void initiate()
{
    int i,j;
    for(i=0;i<POPSIZE;i++){
        for(j=0;j<DIMENSION;j++){
            individual[i].number[j]=rdft()*(U-L)+L;
            individual[i].N[j]=Nmax*rdft();
            individual[i].F[j]=Vf*rdft();
            individual[i].D[j]=Dmax*rdft();
            if(individual[i].number[j]<L)
                individual[i].number[j]=2*L-individual[i].number[j];
            if(individual[i].number[j]>U)
                individual[i].number[j]=2*U-individual[i].number[j];
            individual[i].best[j]=individual[i].number[j];
        }
    }
    for(i=0;i<POPSIZE;i++){
        calculation(i);
        individual[i].bestfitness=individual[i].fitness;
    }
    globalbest(0);
}
//微粒历史最优位置修改程序
void localbest(int number)
{
    int j;
    if(individual[number].bestfitness>individual[number].fitness)
        for(j=1;j<DIMENSION;j++){
            individual[number].best[j]=individual[number].number[j];
        individual[number].bestfitness=individual[number].fitness;
        }
}
//种群历史最优位置修改程序
void globalbest(int number)
{
int i,j;
     float s=0;
     int flag=0;
     if(number==0)
     {
         s=individual[0].fitness;
         flag=0;
         for(i=1;i<POPSIZE;i++)
             if(individual[i].fitness<s)
             {
                 s=individual[i].fitness;
                 flag=i;
             }
             for(j=0;j<DIMENSION;j++)
                 P[i]=individual[flag].number[j];
             PBEST=individual[flag].fitness;
     }
     else
     {
         for(i=0;i<POPSIZE;i++)
             if(individual[i].bestfitness<PBEST)
             {
                 for(j=0;j<DIMENSION;j++)
                 P[j]=individual[i].best[j];
                 PBEST=individual[i].bestfitness;
             }
     }
}
//种群历史最差位置修改程序
void globalworst()
{
    int i,j;
    float s=0;
    PWORST=individual[0].fitness;
    for(i=1;i<POPSIZE;i++)
        if(individual[i].bestfitness>PWORST){
            for(j=0;j<DIMENSION;j++)
                PWORST=individual[i].bestfitness;
            worst=i;
        }
        
}
//Kij  n是num的邻居
float Kij(int num,int n){
    float kij;
    kij=(individual[num].fitness-individual[n].fitness)/(PWORST-PBEST);
    return kij;
}
//Xij  n是num的邻居
void Xij(int num,int n){
    int j;
    float d1=0.0,d2=0.0;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        d1=d1+(individual[num].number[j]-individual[n].number[j])*(individual[num].number[j]-individual[n].number[j]);
    }
    d2=sqrt(d1);
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        xij[j]=(individual[n].number[j]-individual[num].number[j])/(d2+e);
    }
   
}
//计算alocal
void Alocal(int num){
    int i,j;
    float d=0;//每个磷虾的感知距离
    float d1=0,d2=0;
    float kij;//适应度
    for( i=0;i<POPSIZE;i++){
        for(j=0;j<DIMENSION;j++){
            d1=d1+(individual[num].number[j]-individual[i].number[j])*(individual[num].number[j]-individual[i].number[j]);
        }
        d=d+sqrt(d1);
    }
    d=d/(5*POPSIZE);
    for( i=0;i<POPSIZE;i++){
        for(j=0;j<DIMENSION;j++){
            d1=d1+(individual[num].number[j]-individual[i].number[j])*(individual[num].number[j]-individual[i].number[j]);
        }
        d2=sqrt(d1);
        if(d2<d){
            kij=Kij(num,i);
            Xij(num,i);
            for(j=0;j<DIMENSION;j++){
                alocal[j]=alocal[j]+kij*xij[j];
            }
        }
    }
   
}

//计算atarget
void Atarget(int I,int num){
    float c_best;
    float kij;
    c_best=2*(rdft()+I/Imax);
    kij=Kij(num,Best);
    Xij(num,Best);
    for(int j=0;j<DIMENSION;j++){
        atarget[j]=c_best*kij*xij[j];
    }
   
}

//计算受诱导运动的速度
void Induced_Motion(int I,int num)
{
    int i,j;
    Alocal(num);
    Atarget(I,num);  //最好个体的影响
    for(j=0;j<DIMENSION;j++)
        individual[num].N[j]=Nmax*(alocal[j]+atarget[j])+rdft()*individual[num].N[j];
}
//计算中心食物的位置
void x_food(){
    float fit=0;
    int i,j;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        for(i=0;i<POPSIZE;i++){
        individual[POPSIZE].number[j]=individual[POPSIZE].number[j]+individual[i].number[j]/individual[i].fitness;
        }
    }
    for(i=0;i<POPSIZE;i++){
        fit=fit+1/individual[i].fitness;
    }
    for(j=0;j<DIMENSION;j++)
        individual[POPSIZE].number[j]=individual[POPSIZE].number[j]/fit;
}
void Bbest(int num){
    int j;
    float d1=0.0,d2=0.0;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        d1=d1+(individual[num].number[j]-individual[num].best[j])*(individual[num].number[j]-individual[num].best[j]);
    }
    d2=sqrt(d1);
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        xij[j]=(individual[num].number[j]-individual[num].best[j])/(d2+e);
    }

}

//觅食运动的影响
void Foraging_Motion(int I,int num){//I是当前迭代次数
    int j;
    float Bfood[DIMENSION];
    float Cfood=2*(1-I/Imax);
    float kij;
    float fit;
    x_food();  //确定食物的位置,将食
    kij=Kij(num,POPSIZE);  
    Xij(num,POPSIZE);
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        Bfood[j]=Cfood*kij*xij[j];
    }
    fit=(individual[num].fitness-individual[num].bestfitness)/(PWORST-PBEST);
    Bbest(num);
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        bbest[j]=fit*xij[j];
        individual[num].F[j]=Vf*(Bfood[j]+bbest[j])+rdft()*individual[num].F[j];
       }
   
}
//随机扩散
void Physical_Motion(int I,int num){
    int j;
    float s;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++)
        s=rand()%3+(-1);
    individual[num].D[j]=Dmax*(1-I/Imax)*s;
   
}
//状态更新
void Motion_Process(int num){
    int j;
    float t=0,t1=0;
    t1=U-L;
    t=2*rdft()*t1*DIMENSION;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++)
        individual[num].number[j]=individual[num].number[j]+t*(individual[num].N[j]+individual[num].F[j]+ individual[num].D [j]);
}
//交叉算子
void crossover(int num){
    int j,flag=1;
    float Cr;
    float kij;
    int r=rand()%POPSIZE+1;
    kij=Kij(num,Best);
    Cr=0.2*kij;
    if(rand()<Cr){
        while(r!=num){
            for(j=0;j<DIMENSION;j++){
                individual[num].number[j]=individual[r].number[j];
            }
            if(j==DIMENSION){
            break;
            }
            
        }
    }
   
}
//突变算子
void Mutation(int num){
    int j;
    float Mu;
    float kij;
    int p=rand()%POPSIZE+1;
    int q=rand()%POPSIZE+1;
    kij=Kij(num,Best);
    Mu=0.05/kij;
    if(rand()<Mu){
        while(p!=num&&q!=num&&p!=q){
            for(j=0;j<DIMENSION;j++){
                individual[num].number[j]=individual[Best].number[j]+rdft()*(individual[p].number[j]-individual[q].number[j]);
            }
                if(j==DIMENSION){
            break;
            }
        }
        
    }
   
}
//计算适应度值
void calculation(int num){
    int j;
    float s=0.0;
    for(j=0;j<DIMENSION;j++){
        s=s+individual[num].number[j]*individual[num].number[j];
        individual[num].fitness=s;
    }
}  

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2017-05-12 14:38
wp231957
Rank: 20Rank: 20Rank: 20Rank: 20Rank: 20
来 自:神界
等 级:贵宾
威 望:423
帖 子:13688
专家分:53332
注 册:2012-10-18
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得分:7 
挺专业的东东  不懂呢

DO IT YOURSELF !
2017-05-12 15:58
九转星河
Rank: 19Rank: 19Rank: 19Rank: 19Rank: 19Rank: 19
来 自:长长久久
等 级:贵宾
威 望:52
帖 子:5023
专家分:14003
注 册:2016-10-22
收藏
得分:7 
是否是关于遗传算法?~那个在看TSP问题看过类似的算法~不过感觉也许我还有很久很久才开看这方面的内容~

PS:那些算法如果要精确计算时间复杂度或许会太大~一般都是得出近似最优解~而算法难点就是对全局最优解的把握程度~

[此贴子已经被作者于2017-5-12 21:10编辑过]


[code]/*~个性签名:bug是什么意思?bug是看上去没有可能的东西实际上是有可能做到的 就是这样~2018-08-08更~*/[/code]
2017-05-12 21:05
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