C语言非数值算法

#include<stdioh>

void

put(char,int,int);

void

main()

{

int

i,j,k,n;

printf

("Input

a

number:

");

/输入要求输出的行数

/

scanf

("%d",&n);

for(i=0;i<n;i++)

{/循环输出N行

/

if(i>(n-1)/2)

k=n-i-1;

else

k=i;

put('',(5-2k-1)/2,k+2);

printf("\n");

}

}

void

put(char

ch,int

sta,int

end)

{

int

i

,j;

for(i=1;i<=sta;++i)

putchar('

');

for(j=sta;j<=end;++j)

putchar(ch);

}

借tg_scorpio

-

魔法师

四级

的代码用一下。

目

录

摘要

I

Abstract

II

引

言

1

第一章

基本遗传算法

2

11

遗传算法的产生及发展

3

12

基本原理

3

13

遗传算法的特点

3

14

基本遗传算法描述

5

15

遗传算法构造流程

6

第二章

遗传算法的实现技术

6

21

编码方法

7

211

二进制编码

7

212

格雷码编码

7

213

符点数编码

8

214

参数编码

8

22

适应度函数

10

23

选择算子

10

24

交叉算子

10

241

单点交叉算子

10

242

双点交叉算子

11

243

均匀交叉算子

11

244

部分映射交叉

11

245

顺序交叉

12

25

变异算子

12

26

运行参数

12

27

约束条件的处理方法

13

28

遗传算法流程图

14

第三章

遗传算法在TSP上的应用

15

31

TSP问题的建模与描述

15

32

对TSP的遗传基因编码方法

16

33

针对TSP的遗传 *** 作算子

17

331

选择算子

17

3311

轮盘赌选择

17

3312

最优保存策略选择

17

332

交叉算子

20

3321

单点交叉

20

3322

部分映射交叉

21

333

变异算子

23

34

TSP的混和遗传算法

26

第四章

实例分析

27

41

测试数据

27

42

测试结果

27

43

结果分析

27

摘

要

TSP

(Traveling

Salesman

Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP

问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。

关键词：TSP

遗传算法

遗传算子

编码

@@@需要的话按我的名字找我吧

;以下代码实现了一个简单的花朵进化的模拟过程   花朵的种群数量是 共进化了 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）   实现代码   lishixinzhi/Article/program/net/201311/12037

以上就是关于C语言非数值算法全部的内容，包括:C语言非数值算法、C语言遗传算法在求解TSP问题 毕业论文+源代码、C#实现遗传算法 模拟花朵的进化等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！