c++代码遗传算法算一维套料代码包含轮盘赌

nkmjg · 发表于 2024-6-30 16:39:43

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。以下是一个简化版的C++代码示例，用于一维套料问题（通常指在一维空间内优化布局，如切割棒材），并使用轮盘赌（Roulette Wheel Selection）进行个体选择。
注意：这个示例是非常简化的，可能需要根据实际的一维套料问题进行调整和优化。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <algorithm>
#include <functional>
// 假设个体是一个表示切割方案的数组，这里简化为一维整数数组
struct Individual {
std::vector<int> cuttingPlan; // 切割计划，例如 [30, 20, 10] 表示按此顺序切割棒材
double fitness; // 适应度，这里需要根据具体问题计算
// 计算适应度（这里只是一个示例，需要根据实际问题定义）
void calculateFitness() {
// 假设适应度与切割计划的长度成反比（即切割次数越少越好）
fitness = 1.0 / cuttingPlan.size();
}
};
// 轮盘赌选择
Individual rouletteWheelSelection(const std::vector<Individual>& population) {
std::vector<double> cumulativeFitness(population.size());
double totalFitness = 0.0;
// 计算累积适应度
for (size_t i = 0; i < population.size(); ++i) {
totalFitness += population[i].fitness;
cumulativeFitness[i] = totalFitness;
}
// 进行轮盘赌选择
double randomPoint = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX * totalFitness;
for (size_t i = 0; i < population.size(); ++i) {
if (randomPoint < cumulativeFitness[i]) {
return population[i];
}
}
// 如果所有情况都未返回（理论上不会发生，除非有数值误差），则返回最后一个个体
return population.back();
}
// 主函数，演示遗传算法流程
int main() {
srand(static_cast<unsigned int>(time(nullptr))); // 初始化随机数种子
// 初始化种群（这里仅作为示例）
std::vector<Individual> population;
for (int i = 0; i < 10; ++i) { // 假设种群大小为10
Individual ind;
// 这里随机生成一个切割计划，仅作为示例
for (int j = 0; j < 3 + rand() % 3; ++j) { // 切割次数在3到5之间随机
ind.cuttingPlan.push_back(10 + rand() % 20); // 切割长度在10到29之间随机
}
ind.calculateFitness(); // 计算适应度
population.push_back(ind);
}
// 轮盘赌选择示例
Individual selectedInd = rouletteWheelSelection(population);
std::cout << "Selected individual's cutting plan: ";
for (int len : selectedInd.cuttingPlan) {
std::cout << len << " ";
}
std::cout << std::endl;
// ... 在这里可以继续实现交叉、变异等操作 ...
return 0;
}
这个代码示例中，Individual 结构体表示一个个体，包含一个切割计划和适应度。rouletteWheelSelection 函数实现了轮盘赌选择算法。在 main 函数中，我们初始化了一个种群，并展示了如何使用轮盘赌选择算法从种群中选择一个个体。
请注意，这个代码示例非常基础，并且没有实现遗传算法的完整流程（交叉、变异等）。在实际应用中，你需要根据具体问题来定义适应度函数、交叉和变异操作等。此外，这个示例中的切割计划和适应度计算也非常简化，需要根据实际情况进行调整。
当然，我们可以继续实现交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作来完善遗传算法。以下是一个简化的例子，演示了如何在一维套料问题中实现这两个操作。
首先，我们需要定义交叉和变异函数。在这个例子中，我将使用单点交叉（Single-Point Crossover）和简单变异（Simple Mutation）。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <algorithm>
#include <functional>
// ... 保持Individual结构和rouletteWheelSelection函数不变 ...
// 单点交叉
Individual singlePointCrossover(const Individual& parent1, const Individual& parent2) {
Individual offspring;
// 随机选择一个交叉点
size_t crossoverPoint = rand() % std::min(parent1.cuttingPlan.size(), parent2.cuttingPlan.size());
// 将第一个父代的前半部分复制到后代
offspring.cuttingPlan.insert(offspring.cuttingPlan.end(), parent1.cuttingPlan.begin(), parent1.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint);
// 将第二个父代的后半部分复制到后代
offspring.cuttingPlan.insert(offspring.cuttingPlan.end(), parent2.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint, parent2.cuttingPlan.end());
// 计算后代的适应度（这里简化为重新计算，实际应用中可能需要根据交叉策略优化计算）
offspring.calculateFitness();
return offspring;
}
// 变异
void mutate(Individual& individual, int minLength, int maxLength) {
// 随机选择一个变异点
size_t mutatePoint = rand() % individual.cuttingPlan.size();
// 用新的随机长度替换原长度，保持在一定范围内
individual.cuttingPlan[mutatePoint] = minLength + rand() % (maxLength - minLength + 1);
// 重新计算适应度
individual.calculateFitness();
}
// 主函数，演示遗传算法流程（包含交叉和变异）
int main() {
srand(static_cast<unsigned int>(time(nullptr))); // 初始化随机数种子
// ... 初始化种群 ...
// 遗传算法迭代过程（这里仅演示一次迭代）
for (int generation = 0; generation < 1; ++generation) {
std::vector<Individual> newPopulation;
// 选择
for (size_t i = 0; i < population.size(); ++i) {
Individual parent1 = rouletteWheelSelection(population);
Individual parent2 = rouletteWheelSelection(population); // 这里为了简单，没有避免近亲繁殖
// 交叉
Individual offspring = singlePointCrossover(parent1, parent2);
// 变异（这里对所有后代都进行变异，实际应用中可能有一定概率进行变异）
mutate(offspring, 10, 29); // 假设切割长度在10到29之间
// 将后代加入新种群
newPopulation.push_back(offspring);
}
// 用新种群替换旧种群（这里简单替换，实际应用中可能需要精英策略等）
population = newPopulation;
// ... 可以添加其他逻辑，如记录最佳个体、终止条件检查等 ...
}
// ... 输出最佳个体或进行其他后续操作 ...
return 0;
}
请注意，这个示例中的交叉和变异操作是非常简化的。在实际应用中，你可能需要根据你的具体问题调整这些操作。例如，你可能需要实现更复杂的交叉策略（如多点交叉、均匀交叉等），或者实现不同的变异策略（如位翻转、插入、删除等）。此外，你还可能需要实现其他遗传算法组件，如选择策略、种群初始化、终止条件检查等。
双点交叉（Two-Point Crossover）是遗传算法中一种常用的交叉策略，它在两个随机选定的交叉点之间交换两个父代个体的基因。以下是一个简化的双点交叉实现，用于一维套料问题的Individual结构体：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <algorithm>
// ... 保持Individual结构和其他函数不变 ...
// 双点交叉
Individual twoPointCrossover(const Individual& parent1, const Individual& parent2) {
Individual offspring;
// 确保parent1至少有两个元素，否则无法进行双点交叉
if (parent1.cuttingPlan.size() < 2) {
// 可以选择抛出异常、返回原始个体或其他处理方式
return parent1; // 返回第一个父代作为后备方案
}
// 随机选择两个交叉点，确保第一个点小于第二个点
size_t crossoverPoint1, crossoverPoint2;
do {
crossoverPoint1 = rand() % parent1.cuttingPlan.size();
crossoverPoint2 = rand() % parent1.cuttingPlan.size();
} while (crossoverPoint1 >= crossoverPoint2); // 确保crossoverPoint1 < crossoverPoint2
// 将第一个父代的前半部分复制到后代
offspring.cuttingPlan.insert(offspring.cuttingPlan.end(), parent1.cuttingPlan.begin(), parent1.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint1);
// 将第二个父代的中间部分复制到后代
offspring.cuttingPlan.insert(offspring.cuttingPlan.end(), parent2.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint1, parent2.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint2);
// 将第一个父代的后半部分复制到后代
offspring.cuttingPlan.insert(offspring.cuttingPlan.end(), parent1.cuttingPlan.begin() + crossoverPoint2, parent1.cuttingPlan.end());
// 计算后代的适应度
offspring.calculateFitness();
return offspring;
}
// ... 在主函数或其他地方使用twoPointCrossover函数 ...
注意，这个实现假设parent1和parent2的长度可能不同，但它总是从parent1复制前半部分和后半部分，而中间部分来自parent2。如果两个父代的长度差异很大，这种简单的实现可能会导致后代个体在长度上与父代有很大差异，这可能不总是符合问题的需求。在实际应用中，你可能需要根据你的具体问题调整这个实现。
此外，如果父代的长度很短，以至于无法选择两个不同的交叉点，这个实现会返回第一个父代作为后备方案。在实际应用中，你可能需要添加额外的逻辑来处理这种情况。

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