C#遗传算法学习笔记

以下代码实现了C#遗传算法一个简单的花朵进化的模拟过程。

花朵的种群数量是10，共进化了50代。通过运行程序，你会发现通过不断的进化，种群的总的适应环境的能力在逐步提高（fitness的值下降）。

C#遗传算法实现代码：

using System;  
using System.Collections.Generic;  
using System.Text;  
namespace GA  
{  
class Program  
{  
static void Main(string[] args)  
{  
World world = new World();  
world.Init();  
for (int i = 0; i < 50; i++)  
{  
world.Evolve();  
Console.WriteLine(i);  
world.Show();  
}  
}  
}  
 
class World  
{  
int kMaxFlowers = 11;  
Random Rnd = new Random();  
public int[] temperature;  
public int[] water;  
public int[] sunlight;  
public int[] nutrient;  
public int[] beneficialInsect;  
public int[] harmfulInsect;  
public int currentTemperature;  
public int currentWater;  
public int currentSunlight;  
public int currentNutrient;  
public int currentBeneficialInsect;  
public int currentHarmfulInsect;  
public World()  
{  
temperature = new int[kMaxFlowers];  
water = new int[kMaxFlowers];  
sunlight = new int[kMaxFlowers];  
nutrient = new int[kMaxFlowers];  
beneficialInsect = new int[kMaxFlowers];  
harmfulInsect = new int[kMaxFlowers];  
}  
/**//// <summary> 
/// 初始化***代花朵的基因结构  
/// </summary> 
public void Init()  
{  
for (int i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
{  
temperature[i] = Rnd.Next(1, 75);  
water[i] = Rnd.Next(1, 75);  
sunlight[i] = Rnd.Next(1, 75);  
nutrient[i] = Rnd.Next(1, 75);  
beneficialInsect[i] = Rnd.Next(1, 75);  
harmfulInsect[i] = Rnd.Next(1, 75);  
}  
currentTemperature = Rnd.Next(1, 75);  
currentWater = Rnd.Next(1, 75);  
currentSunlight = Rnd.Next(1, 75);  
currentNutrient = Rnd.Next(1, 75);  
currentBeneficialInsect = Rnd.Next(1, 75);  
currentHarmfulInsect = Rnd.Next(1, 75);  
}  
/**//// <summary> 
/// 越大说明花朵的适应环境的能力差，小说明适应环境的能力强  
/// </summary> 
/// <param name="flower"></param> 
/// <returns></returns> 
private int Fitness(int flower)  
{  
int theFitness = 0;  
theFitness = Math.Abs(temperature[flower] - currentTemperature);  
theFitnesstheFitness = theFitness + Math.Abs(water[flower] - currentWater);  
theFitnesstheFitness = theFitness + Math.Abs(sunlight[flower] -  
currentSunlight);  
theFitnesstheFitness = theFitness + Math.Abs(nutrient[flower] -  
currentNutrient);  
theFitnesstheFitness = theFitness + Math.Abs(beneficialInsect[flower] -  
currentBeneficialInsect);  
theFitnesstheFitness = theFitness + Math.Abs(harmfulInsect[flower] -  
currentHarmfulInsect);  
return (theFitness);  
}  
/**//// <summary> 
/// 排除适应能力差的花朵，让适应能力强的花朵杂交繁殖，产生下一代。同时有一定的概率变异。  
/// </summary> 
public void Evolve()  
{  
int[] fitTemperature = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitWater = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitSunlight = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitNutrient = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitBeneficialInsect = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitHarmfulInsect = new int[kMaxFlowers];  
int[] fitness = new int[kMaxFlowers];  
int i;  
int leastFit = 0;  
int leastFitIndex = 1;  
for (i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
if (Fitness(i) > leastFit)  
{  
leastFit = Fitness(i);  
leastFitIndex = i;  
}  
temperature[leastFitIndex] = temperature[Rnd.Next(1, 10)];  
water[leastFitIndex] = water[Rnd.Next(1, 10)];  
sunlight[leastFitIndex] = sunlight[Rnd.Next(1, 10)];  
nutrient[leastFitIndex] = nutrient[Rnd.Next(1, 10)];  
beneficialInsect[leastFitIndex] = beneficialInsect[Rnd.Next(1, 10)];  
harmfulInsect[leastFitIndex] = harmfulInsect[Rnd.Next(1, 10)];  
for (i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
{  
fitTemperature[i] = temperature[Rnd.Next(1, 10)];  
fitWater[i] = water[Rnd.Next(1, 10)];  
fitSunlight[i] = sunlight[Rnd.Next(1, 10)];  
fitNutrient[i] = nutrient[Rnd.Next(1, 10)];  
fitBeneficialInsect[i] = beneficialInsect[Rnd.Next(1, 10)];  
fitHarmfulInsect[i] = harmfulInsect[Rnd.Next(1, 10)];  
}  
for (i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
{  
temperature[i] = fitTemperature[i];  
water[i] = fitWater[i];  
sunlight[i] = fitSunlight[i];  
nutrient[i] = fitNutrient[i];  
beneficialInsect[i] = fitBeneficialInsect[i];  
harmfulInsect[i] = fitHarmfulInsect[i];  
}  
for (i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
{  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
temperature[i] = Rnd.Next(1, 75);  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
water[i] = Rnd.Next(1, 75);  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
sunlight[i] = Rnd.Next(1, 75);  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
nutrient[i] = Rnd.Next(1, 75);  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
beneficialInsect[i] = Rnd.Next(1, 75);  
if (Rnd.Next(1, 100) == 1)  
harmfulInsect[i] = Rnd.Next(1, 75);  
}  
}  
/**//// <summary> 
/// 显示种群中个体对环境的适应能力，还有所有个体对环境的适应能力之和。  
/// </summary> 
public void Show()  
{  
int sum = 0;  
for (int i = 1; i < kMaxFlowers; i++)  
{  
int fitness = Fitness(i);  
sum += fitness;  
Console.WriteLine("No." + i + "'s fitness is " + fitness);  
}  
Console.WriteLine("fitness sum is " + sum);  
}  
}  
} 

以上是C#遗传算法学习笔记

【编辑推荐】

1. C#生产者和消费者
2. 详细介绍C#基础知识
3. C#正则表达式学习笔记
4. 简单描述C#存储过程
5. 浅析C#基于TCP协议