遗传算法学习及其在迷宫问题的应用代码实现

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用MATLAB实现遗传算法程序

用MATLAB实现遗传算法程序一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索算法，它通过模拟自然选择和遗传学机制，如选择、交叉、变异等，来寻找问题的最优解。

由于其全局搜索能力强、鲁棒性好以及易于实现并行化等优点，遗传算法在多个领域得到了广泛的应用，包括函数优化、机器学习、神经网络训练、组合优化等。

本文旨在介绍如何使用MATLAB实现遗传算法程序。

MATLAB作为一种强大的数学计算和编程工具，具有直观易用的图形界面和丰富的函数库，非常适合用于遗传算法的实现。

我们将从基本的遗传算法原理出发，逐步介绍如何在MATLAB中编写遗传算法程序，包括如何定义问题、编码、初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。

通过本文的学习，读者将能够掌握遗传算法的基本原理和MATLAB编程技巧，学会如何使用MATLAB实现遗传算法程序，并能够在实际问题中应用遗传算法求解最优解。

二、遗传算法基础遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法。

它借鉴了生物进化中的遗传、交叉、变异等机制，通过模拟这些自然过程来寻找问题的最优解。

遗传算法的核心思想是将问题的解表示为“染色体”，即一组编码，然后通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步迭代搜索出最优解。

在遗传算法中，通常将问题的解表示为一个二进制字符串，每个字符串代表一个个体（Individual）。

每个个体都有一定的适应度（Fitness），适应度越高的个体在下一代中生存下来的概率越大。

通过选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）等操作，生成新一代的个体，并重复这一过程，直到找到满足条件的最优解或达到预定的迭代次数。

选择操作是根据个体的适应度，选择出适应度较高的个体作为父母，参与下一代的生成。

常见的选择算法有轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）、锦标赛选择（Tournament Selection）等。

人工智能导论实验(遗传算法)-参考模板

环境配置1.安装anaconda，并配置环境变量2.Win+R运行cmd打开命令行窗口，在命令行中创建并激活所需的Python环境，也可直接使用默认的base环境a)创建：conda create -n [新环境的名字] python=[Python版本号]比如：conda create -n myEnv python=3.7b)激活环境：conda activate [环境名]。

激活成功后命令行前面会有个括号显示当前使用的环境名：3.检查当前环境下是否已有需要用到的库，若没有，则需要安装a)查询命令：conda listb)安装新的库：conda install [库名]也可指定库的版本号：conda install [库名]=[版本号]4.执行指定的python文件：python [.py文件名]如果.py文件不在当前路径下，需要指定文件的完整路径完成下列实验1，2以及3、4、5任选其二。

实验1：产生式系统1.基本要求1.1掌握产生式系统的基本原理1.2运行产生式系统的示例代码1.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理2.实验报告2.1总结产生式系统的基本原理2.2产生式系统的源代码分析与实验记录2.3尝试向示例代码中添加新数据，并完成相应的推理3.作业无实验2：AStar求解八数码问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解八数码问题的示例代码。

给定矩阵初始状态，允许将0与相邻的4个数字之一交换，直到矩阵转变为目标状态。

输出每一步交换后的矩阵例12.实验报告2.1 总结AStar算法的基本原理2.2 如何描述八数码问题中两个状态间的距离？2.2 如何根据状态距离将八数码问题转换为AStar寻路问题？3.作业提交编写的AStar求解八数码问题代码实验3：AStar求解迷宫寻路问题1.基本要求1.1掌握AStar算法的基本原理1.2编写并运行AStar算法求解迷宫寻路问题的示例代码。

遗传算法matlab程序代码

遗传算法matlab程序代码
遗传算法（GA）是一种用于求解优化问题的算法，其主要思想是模拟
生物进化过程中的“选择、交叉、变异”操作，通过模拟这些操作，来寻
找最优解。

Matlab自带了GA算法工具箱，可以直接调用来实现遗传算法。

以下是遗传算法Matlab程序代码示例：
1.初始化
首先定义GA需要优化的目标函数f，以及GA算法的相关参数，如种
群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等，如下所示：
options = gaoptimset('PopulationSize',10,...
'Generations',50,...
2.运行遗传算法
运行GA算法时，需要调用MATLAB自带的ga函数，将目标函数、问
题的维度、上下界、约束条件和算法相关参数作为输入参数。

其中，上下
界和约束条件用于限制空间，防止到无效解。

代码如下：
[某,fval,reason,output,population] = ga(f,2,[],[],[],[],[-10,-10],[10,10],[],options);
3.结果分析
最后，将结果可视化并输出，可以使用Matlab的plot函数绘制出目
标函数的值随迭代次数的变化，如下所示：
plot(output.generations,output.bestf)
某label('Generation')
ylabel('Best function value')
总之，Matlab提供了方便易用的GA算法工具箱，开发者只需要根据具体问题定义好目标函数和相关参数，就能够在短时间内快速实现遗传算法。

c语言迷宫问题代码实现

}SEAT;
structStackList
{
SEAT stack[MAXSIZE];
inttop;
}*Stack;
intEmptyStack(StackList*Stack)//判断是否为空栈
{
if(Stack->top==0)
return 0;
else
return 1;
}
intMove[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};//分别表示向东、西、南、北需要加上的坐标
CurSeat=temp;
find =1;
}
}
}
}
}while(EmptyStack(Stack));
return false;
}
voidPrintStack(StackList*Stack)//输出路线
{
if(Stack->top==0)
printf("There is no route can be out of the maze\n");
Mark(CurSeat);
if(CurSeat.x==end.x+1&&CurSeat.y==end.y+1)//如果找到出口，返回
{
return true;
}
else
{
intfind=0;
while(CurSeat.di<3&&find==0)//找下一个结点的方向
{
CurSeat.di++;
SEAT temp;
scanf("%d",&n);
printf("Please enter the labyrinth of the coordinates of the wall unit(0<=row,column):\n");

用c语言实现迷宫求解完美源代码

优先队列：用于存储待扩展节点，按照 f(n)值从小到大排序
A*搜索算法的C语言实现
算法流程：包括初始化、搜索、更新父节点等步骤数据结构：使用优先队列来存储待搜索节点和已访问节点实现细节：包括如何计算启发式函数、如何选择下一个节点等性能优化：可以采用多线程、缓存等技术来提高算法的效率
A*搜索算法在迷宫求解中的应用
C语言实现A*搜索算法
A*搜索算法的基本原理
定义：A*搜索算法是一种启发式搜索算法，结合了最佳优先搜索和Dijkstra 算法的优点
基本思想：使用启发函数来评估节点的重要性，优先选择最有希望的节点进行扩展，从而有效地缩小搜索范围
关键参数：g(n)：从起点经过节点n的实际代价；h(n)：从n到目标的估计代价（启发式函数）；f(n)=g(n)+h(n)
最短路径搜索
优化技巧：为了提高搜索效率和精度，可以采用一些优化技巧，如限制搜索范围、使用优先队列等
C语言实现 Dijkstra算法
Dijkstra算法的基本原理
Dijkstra算法是一种用于求解最短路径问题的贪心算法该算法通过不断选择当前最短路径的节点来逼近最短路径 Dijkstra算法适用于带权重的图，其中权重表示节点之间的距离 Dijkstra算法的时间复杂度为O((V+E)logV)，其中V是节点数，E是边数
算法复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度分析
感谢您的观看
汇报人：XX
迷宫求解算法的C语言实现流程
初始化迷宫和路径
定义四个方向的移动方向
遍历迷宫，找到起点和终点
使用深度优先搜索或广度优先搜索算法求解路径
C语言实现深度优先搜索算法
深度优先搜索算法的基本原理

用c语言实现迷宫求解完美源代码

用c语言实现迷宫求解完美源代码#include#include#include#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2#define UNDERFLOW -2typedef int Status;//-----栈开始-----typedef struct{//迷宫中r行c列的位置int r;int c;}PostType;//坐标位置类型typedef struct{int ord;// 当前位置在路径上的序号PostType seat;// 当前坐标int di;// 从此通块走向下一通块的“方向”}SElemType;// 栈的元素类型//定义链式栈的存储结构struct LNode{SElemType data;//数据域struct LNode *next;//指针域};struct LStack{struct LNode *top;//栈顶指针};Status InitStack(LStack &s)//操作结果：构造一个空栈S {struct LNode *p;p=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));if(!p){printf("分配失败，退出程序");exit(ERROR);}s.top=p;p->next=NULL;return OK;}Status StackEmpty(LStack s)//若栈s为空栈，则返回TRUE，否则FALSE{if(s.top->next==NULL) return TRUE;return FALSE;}Status Push(LStack &s,SElemType e)//插入元素e成为新的栈顶元素{struct LNode *p;p=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));if(!p) exit(OVERFLOW);s.top->data=e;p->next=s.top;s.top=p;return OK;}Status Pop(LStack &s,SElemType &e)//删除s的栈顶元素，并且用e返回其值{struct LNode *p;if(!(s.top->next)) exit(UNDERFLOW);p=s.top;s.top=p->next;e=s.top->data;free(p);return OK;}Status DestroyStack(LStack &s)//操作结果：栈s被销毁{struct LNode *p;p=s.top;while(p){s.top=p->next;free(p);p=s.top;}return OK;}//-----栈结束------//-----迷宫开始-------#define MAXLEN 10// 迷宫包括外墙最大行列数typedef struct{int r;int c;char adr[MAXLEN][MAXLEN];// 可取' ''*' '@' '#'}MazeType;// 迷宫类型Status InitMaze(MazeType&maze){// 初始化迷宫，成功返回TRUE，否则返回FALSE int m,n,i,j;printf("输入迷宫行数和列数（包括了外墙）: ");scanf("%d%d",&maze.r,&maze.c); // 输入迷宫行数和列数for(i=0;i<=maze.c+1;i++){// 迷宫行外墙maze.adr[0][i]='#';maze.adr[maze.r+1][i]='#';}//forfor(i=0;i<=maze.r+1;i++){// 迷宫列外墙maze.adr[i][0]='#';maze.adr[i][maze.c+1]='#';}for(i=1;i<=maze.r;i++)for(j=1;j<=maze.c;j++)maze.adr[i][j]=' ';// 初始化迷宫printf("输入障碍的坐标((-1 -1)结束): ");scanf("%d%d",&m,&n);// 接收障碍的坐标while(m!=-1){if(m>maze.r || n>maze.c)// 越界exit(ERROR);maze.adr[m][n]='#';// 迷宫障碍用#标记printf("输入障碍的坐标((-1,-1)结束): ");scanf("%d%d",&m,&n);}//whilereturn OK;}//InitMazeStatus Pass(MazeType maze,PostType curpos){// 当前位置可同则返回TURE,否则返回FALSEif(maze.adr[curpos.r][curpos.c]==' ')// 可通return TRUE;elsereturn FALSE;}//PassStatus FootPrint(MazeType &maze,PostType curpos) {// 若走过并且可通，则返回TRUE,否则返回FALSE maze.adr[curpos.r][curpos.c]='*';//"*"表示可通return OK;}//FootPrintPostType NextPos(PostType &curpos,int i){// 指示并返回下一位置的坐标PostType cpos;cpos=curpos;switch(i){//1.2.3.4 分别表示东南西北方向case 1 : cpos.c+=1; break;case 2 : cpos.r+=1; break;case 3 : cpos.c-=1; break;case 4 : cpos.r-=1; break;default: exit(ERROR);}return cpos;}//NextposStatus MarkPrint(MazeType &maze,PostType curpos) {// 曾走过，但不是通路标记，并返回OKmaze.adr[curpos.r][curpos.c]='@';//"@" 表示曾走过但不通return OK;}//MarkPrintStatus MazePath(MazeType &maze,PostType start,PostType end){// 若迷宫maze存在通路，则求出一条同路放在栈中，并返回TRUE，否则返回FALSE struct LStack S;PostType curpos;int curstep;// 当前序号，1,2,3,4分别表示东南西北方向SElemType e;InitStack(S);curpos=start; //设置"当前位置"为"入口位置"curstep=1;// 探索第一位printf("以三元组形式表示迷宫路径：\n");do{if(Pass(maze,curpos)){// 当前位置可以通过FootPrint(maze,curpos);// 留下足迹e.ord=curstep;e.seat=curpos;e.di=1;printf("%d %d %d-->",e.seat.r,e.seat.c,e.di);Push(S,e);// 加入路径if(curpos.r==end.r&&curpos.c==end.c)if(!DestroyStack(S))// 销毁失败exit(OVERFLOW);elsereturn TRUE; // 到达出口else{curpos=NextPos(curpos,1);// 下一位置是当前位置的东邻curstep++;// 探索下一步}//else}//ifelse{// 当前位置不通时if(!StackEmpty(S)){Pop(S,e);while(e.di==4&& !StackEmpty(S)){MarkPrint(maze,e.seat);Pop(S,e);// 留下不能通过的标记，并退一步}//whileif(e.di < 4){e.di++;// 换一个方向探索Push(S,e);curpos=NextPos(e.seat,e.di);// 设定当前位置是该方向上的相邻printf("%d %d %d-->",e.seat.r,e.seat.c,e.di);}//if}//if}//else}while(!StackEmpty(S));if(!DestroyStack(S))// 销毁栈exit(OVERFLOW);elsereturn FALSE;}//MazePathvoid PrintMaze(MazeType &maze){// 将标记路径信息的迷宫输出到终端int i,j;printf("\n输出迷宫(*表示通路):\n\n");printf("");for(i=0;i<=maze.r+1;i++)// 打印列数名printf("%4d",i);printf("\n\n");for(i=0;i<=maze.r+1;i++){printf("%2d",i);// 打印行名for(j=0;j<=maze.c+1;j++)printf("%4c",maze.adr[i][j]);// 输出迷宫当前位置的标记printf("\n\n");}}//PrintMazeint main(){// 主函数MazeType maze;PostType start,end;char cmd;do{printf("-------创建迷宫--------\n");if(!InitMaze(maze)){printf("Initialization errors\n");exit(OVERFLOW);// 初始化失败}do{// 输入迷宫入口坐标printf("\n输入迷宫入口坐标: ");scanf("%d%d",&start.r,&start.c);if(start.r>maze.r ||start.c>maze.c){printf("\nBeyond the maze\n"); continue;}}while(start.r>maze.r ||start.c>maze.c);do{// 输入迷宫出口坐标printf("\n输入迷宫出口坐标: ");scanf("%d%d",&end.r,&end.c);if(end.r>maze.r ||end.c>maze.c){printf("\nBeyond the maze\n"); continue;}}while(end.r>maze.r ||end.c>maze.c);if(!MazePath(maze,start,end))//迷宫求解printf("\nNo path from entranceto exit!\n"); elsePrintMaze(maze);// 打印路径printf("\n需要继续创建新的迷宫吗?(y/n): "); scanf("%s",&cmd);}while(cmd=='y' || cmd=='Y');}。

R课程遗传算法实验报告及源代码

R课程遗传算法实验报告及源代码1. 简介本实验报告旨在介绍使用遗传算法解决问题的过程和实现源代码。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等操作来寻找问题的最优解。

2. 实验目标本实验的目标是使用遗传算法解决某个特定问题，并通过实现源代码来验证算法的有效性。

具体问题的背景和目标将在下一章节进行介绍。

3. 实验过程本实验包括以下步骤：3.1 确定问题和目标在本实验中，我们选择了一个具体的问题，并明确了优化的目标。

该问题将在下一章节进行详细描述。

3.2 设计遗传算法根据问题的特点和目标，我们设计了适当的遗传算法。

该算法包括基因表示、交叉和变异操作等关键步骤。

具体算法细节将在下一章节进行说明。

3.3 实现源代码基于所设计的遗传算法，我们使用R语言实现了相关的源代码。

代码将在附件中提供。

3.4 运行实验我们使用实现的源代码进行实验，并记录实验结果。

所得结果将在下一章节进行展示和分析。

3.5 结果分析和讨论根据实验结果，我们对所得结果进行了分析和讨论。

通过比较不同参数设置和算法策略的实验结果，我们评估了算法的性能和有效性。

具体分析和讨论内容将在下一章节进行描述。

4. 具体问题描述和实验结果本章节将详细描述选择的问题和实验结果。

由于篇幅限制，具体内容将在实际报告中提供。

5. 结论通过本次实验，我们成功使用遗传算法解决了特定问题，并验证了算法的有效性。

实验结果表明，遗传算法在优化问题中具有较好的性能和适用性。

6. 参考文献在实验报告中会引用相关的参考文献，供读者进一步了解该问题和遗传算法的相关理论。

// 在这里插入实现的R源代码。

遗传算法python代码实现

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，通过模拟自然界中的进化过程来寻找最优解。

在计算机科学和工程领域被广泛应用，特别是在优化问题、机器学习和模式识别中。

Python是一种流行的编程语言，具有简洁、易读的语法，非常适合实现遗传算法。

接下来我们将介绍如何使用Python来实现遗传算法。

1. 安装Python环境在实现遗传算法之前，首先需要安装Python环境。

在全球信息站（xxx）上下载最新版本的Python，并按照提示进行安装。

2. 安装遗传算法库Python中有许多开源的遗传算法库，例如DEAP、Pyevolve等。

选择其中一个库并按照文档进行安装。

3. 定义问题在实现遗传算法之前，需要明确问题的定义。

我们要解决一个优化问题，如最大化一个函数f(x)。

需要定义函数f(x)的计算方法和取值范围。

4. 初始化种裙接下来我们需要初始化一个种裙，种裙中的个体表示问题的一个可能解。

根据问题的定义，初始化一定数量的个体，并随机分布在取值范围内。

5. 评估个体针对种裙中的每个个体，计算其适应度，即函数f(x)的值。

根据适应度值来评估个体的优劣。

6. 选择操作选择操作是从种裙中选择个体用于繁殖下一代的过程。

常用的选择算法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

根据个体的适应度值来进行选择操作。

7. 交叉操作交叉操作是将两个个体进行基因交换，产生新的个体。

根据交叉概率和交叉方式来进行交叉操作。

8. 变异操作变异操作是随机改变个体的某些基因，以增加种裙的多样性。

根据变异概率和变异方式来进行变异操作。

9. 更新种裙经过选择、交叉和变异操作后，更新种裙并重新评估每个个体的适应度。

10. 终止条件设置终止条件，如达到最大迭代次数、适应度达到一定阈值等。

当满足终止条件时，算法停止并输出最优解。

通过以上步骤，我们可以使用Python实现遗传算法。

在实际应用中，还可以对算法进行优化和改进，以适应不同的问题和需求。

希望本文对正在学习或使用遗传算法的朋友们有所帮助。

遗传算法经典MATLAB代码

遗传算法经典MATLAB代码遗传算法经典学习matlab代码遗传算法实例:也就是自己请来的，原代码存有少许错误，本人都已更正了，调试运转都通过了的。

对于初学者，尤其就是还没编程经验的非常有价值的一个文件遗传算法实例%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]%%将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。

%%将变量域[0,10]线性化成二值域[0,1023],x=0+10*b/1023,其中b就是[0,1023]中的一个二值数。

%%%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%编程%-----------------------------------------------%2.1初始化(编码)%initpop.m函数的功能就是同时实现群体的初始化，popsize则表示群体的大小，chromlength则表示染色体的长度(二值数的长度)，%长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。

%遗传算法子程序%name:initpop.m%初始化functionpop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength));%rand随机产生每个单元为{0,1}行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，%roud对矩阵的每个单元进行圆整。

遗传算法 matlab程序

遗传算法 matlab程序遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟生物进化过程的优化算法，主要用于解决复杂的优化问题。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB编写遗传算法的程序，并展示其在实际问题中的应用。

我们需要明确遗传算法的基本原理。

遗传算法通过模拟自然选择、交叉和变异等基因操作，以产生新的解，并通过适应度函数评估每个解的优劣。

通过不断迭代，遗传算法逐渐找到最优解。

在MATLAB中，我们可以使用遗传算法工具箱来实现遗传算法的程序。

首先，我们需要定义问题的目标函数和约束条件。

目标函数是我们希望优化的函数，而约束条件则是问题的限制条件。

在定义完目标函数和约束条件后，我们可以使用遗传算法工具箱中的函数来构建遗传算法的程序。

在遗传算法中，每个解都可以看作一个个体，而每个个体都由一串基因表示。

在MATLAB中，我们可以用一个二进制字符串来表示一个个体。

例如，一个8位的二进制字符串可以表示一个整数值或一个实数值。

在遗传算法中，这个二进制字符串称为染色体。

在遗传算法的程序中，我们需要定义染色体的编码方式、交叉方式、变异方式等。

编码方式决定了染色体的表示方法，常见的编码方式有二进制编码和实数编码。

交叉方式决定了如何将两个染色体进行交叉操作，常见的交叉方式有单点交叉和多点交叉。

变异方式决定了如何对染色体进行变异操作，常见的变异方式有位变异和基因变异。

在编写遗传算法的程序时，我们需要定义适应度函数来评估每个个体的优劣。

适应度函数的值越大，说明个体的优势越大。

根据适应度函数的值，我们可以选择一些优秀的个体进行交叉和变异操作，以产生新的解。

在MATLAB中，我们可以使用遗传算法工具箱中的函数来进行遗传算法的迭代过程。

通过设置迭代次数和种群大小等参数，我们可以控制算法的运行过程。

在每次迭代中，遗传算法会根据适应度函数的值选择一些优秀的个体，进行交叉和变异操作，以产生新的解。

经过多次迭代后，遗传算法会逐渐找到最优解。

C语言数据结构中求解迷宫问题实现方法

C语⾔数据结构中求解迷宫问题实现⽅法C语⾔数据结构中求解迷宫问题实现⽅法在学习数据结构栈的这⼀节遇到了求迷宫这个问题，拿来分享⼀下~⾸先求迷宫问题通常⽤的是“穷举求解” 即从⼊⼝出发，顺某⼀⽅向试探，若能⾛通，则继续往前⾛，否则原路返回，换另⼀个⽅向继续试探，直⾄⾛出去。

我们可以先建⽴⼀个8*8的迷宫其中最外侧为1的是墙int mg[M+2][N+2]={{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1,0,1},{1,0,0,1,0,0,0,1,0,1},{1,0,0,0,0,1,1,0,0,1},{1,0,1,1,1,0,0,0,0,1},{1,0,0,0,1,0,0,0,0,1},{1,0,1,0,0,0,1,0,0,1},{1,0,1,1,1,0,1,1,0,1},{1,1,0,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},}如上所⽰，0对应通道⽅块，1代表墙。

对于迷宫中的每个⽅块，有上下左右4个⽅块相邻，我们规定第i⾏第j列⽅块的位置为（i,j）规定上⽅⽅块⽅位为0，顺时针⽅向递增编号。

(i,j)上⽅的即为(i-1,j),下⽅(i+1,j)，左⽅(i,j-1)，右⽅(i,j+1). 为了⽅⾯回溯，我们需要有进栈出栈操作，所以我们来定义：struct {int i;//当前⽅位⾏int j;//当前⽅位列int di;//下⼀个可⾛⽅位号}St[MaxSize];//栈int top=-1;//初始化栈顶指针我们来看看⽂字过程~~⾸先将⼊⼝进栈（初始⽅位为-1），在栈不空的情况下循环：取栈顶⽅块（不退栈），若该⽅块是出⼝，则退栈。

若存在这样的⽅块，则将其⽅位保存到栈顶元素中，并将这个可⾛的相邻⽅块进栈。

对应的算法：void mgpath(int x1,int y1,int x2,int y2){int i.j,di,find,k;top++;St[top].i=x1; St[top].j=y1; St[top].di=-1; mg[x1][y1]=-1;while (top>-1){i=St[top].i; j=St[top].j; di=St[top].di;if (i==x2 && j==y2){printf("迷宫路径如下：\n");for (k=0;k<=top;k++){printf("\t(%d,%d)",St[k].i,S[k].j);if ((k+1)%5==0) printf("\n"); //输出5个换⼀⾏}printf("\n"); //找到⼀条路径后结束return ;}find=0;while (di<4 && find==0){di++;switch(di){case 0: i=St[top].i-1; j=S[top].j;break;case 1: i=St[top].i; j=St[top].j+1;break;case 2: i=St[top].i+1;j=St[top].j;break;case 3: i=St[top].i; j=St[top].j-1;break;}if(mg[i] [j]==0) find=1;}if (find==1){ //找到了下⼀个可⾛⽅块St[top].di=di;//修改原栈顶的值top++; //下⼀个可⾛⽅块进栈St [top].i=i; St[top].j=j;St[top].di=-1;mg[i] [j]=-1;//避免重复⾛到该⽅块}else{ //没有路径可⾛,进⾏退栈操作mg[St[top].i] [St[top].j]=0;//让该位置变为其他路径的可⾛⽅块top--;}}printf("没有路径可⾛!\n");}当然我们也可以⽤队列去求该迷宫的最优算法，这只是⼀个⽤来理解栈的例⼦~~~感谢阅读，希望能帮助到⼤家，谢谢⼤家对本站的⽀持！。

遗传算法的原理及MATLAB程序实现

1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。

遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，其部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。

因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。

初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。

在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。

这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。

图1-1给出了遗传算法的基本过程。

1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。

传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。

这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。

2. 遗传算法具有在的本质并行性。

遗传算法的matlab代码

遗传算法的matlab代码摘要：遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。

本文将介绍如何在MATLAB中实现遗传算法，并使用一个简单的例子来说明其应用。

1. 引言遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。

它模拟了自然界中生物的进化过程，通过不断地搜索、适应和优化，最终找到问题的最优解。

MATLAB是一种广泛使用的编程语言和软件环境，它提供了丰富的数学计算和可视化工具，使得在MATLAB中实现遗传算法变得相对简单。

2. 遗传算法的基本原理遗传算法主要包括以下几个步骤：1) 初始化：随机生成一组候选解（称为种qun）。

2) 选择：从种qun中按照一定的概率选择出优秀的个体进行繁殖。

3) 交叉：从选择出的个体中随机选择两个进行交叉操作，生成新的后代。

4) 变异：对后代进行变异操作，以增大种qun的多样性。

5) 迭代：重复进行选择、交叉和变异操作，直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。

3. MATLAB实现遗传算法在MATLAB中实现遗传算法，可以使用自带的gaoptimset和ga函数。

下面是一个简单的例子，说明如何在MATLAB中实现遗传算法。

```matlab```% 定义目标函数fitnessFunction = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 最小化目标函数```% 定义变量范围lb = [-10, -10]; % 变量下界ub = [10, 10]; % 变量上界```% 初始化参数populationSize = 100; % 种qun大小maxIterations = 500; % 最da迭代次数crossoverRate = 0.8; % 交叉概率mutationRate = 0.1; % 变异概率elitismRate = 0.1; % 精英策略概率```% 初始化种qunpopulation = ga(fitnessFunction, lb, ub, populationSize, maxIterations, elitismRate, crossoverRate, mutationRate);```% 可视化结果figure;plot(population.Fitness,'r');hold on;plot(population.Gen,'g');xlabel('Generation');ylabel('Fitness');title('遗传算法进化过程');```4. 结果分析通过上述代码，我们可以在MATLAB中实现一个简单的遗传算法。

-》基于遗传规划的迷宫问题高效求解

0 引言进化算法是基于模拟自然进化的搜索过程而发展起来的一类随机搜索技术。

目前研究的进化算法主要有三种典型的算法：遗传算法，进化规划和进化策略。

遗传算法吸引了大量的研究者和探索者，并在许多工程领域的得到了应用，如管道线路优化，机器学习，模式识别，神经网络结构参数优化，及权重学习，精调模糊逻辑控制器，飞船控制系统优化等。

遗传规划是遗传算法的扩展和延伸，它把不同领域的各种问题都看成程序归纳问题，也就是在可能的程序空间中寻找最优或满意的计算机程序。

在遗传规划算法研究方面，包括问题约束，个体表示，适应度定义，选择策略和遗传算子等具体过程；在理论研究方面包括借助适应度状态图和模式定理等遗传规划的自适应机理分析。

目前遗传算法在迷宫问题上的主要解决方法都是优化路径，对搜索到的迷宫路径进行优化。

本文用一组整数对程序进行编码，借鉴二进制编码的交叉，变异，并结合计算机程序的特点设计了遗传操作。

使用遗传规划优化了行走程序，指导迷宫机器人在迷宫中找到一条最优的路径。

实验结果表明使用遗传规划求解迷宫问题是有效的。

1 迷宫问题描述迷宫问题可以表述为：一个二维的网格，寻找从某一个给定的起始单元格出发，经由行相邻或列相邻的单元格（可以通过的），最终可以到达目标单元格的、所走过的单元格序列。

在任一个单元格中，都只能看到与它邻近的四个单元格；如果位于底边，则只有三个；位于四个角上，则只有2个。

迷宫设计为以方格标示边界及障碍，空白标示可行路线，指定迷宫最左上角点为起点，最右下角为终点，对于随机迷宫，能够找到计算机程序来寻求路径，并且用遗传算法搜索到计算机程序，进行多次优化，能生成更好的程序。

这与一般遗传算法求解迷宫问题的方法也不同，不是直接对路径进行探索优化。

2 基于遗传规划的迷宫问题高效求解遗传规划的实现涉及到5个要素：染色体的编码、初始群体的设定、评估函数即适应值函数的设计、遗传操作的设计和算法控制参数的设定。

2.1 染色体编码采用遗传算法，首先要考虑如何通过染色体的编码把问题的解空间映射到编码空间。

Python实现递归法解决迷宫问题的示例代码

Python实现递归法解决迷宫问题的⽰例代码迷宫问题问题描述：迷宫可⽤⽅阵 [m, n] 表⽰，0 表⽰可通过，1 表⽰不能通过。

若要求左上⾓ (0, 0) 进⼊，设计算法寻求⼀条能从右下⾓ (m-1, n-1) 出去的路径。

⽰例图：此⽰例图基本参数为：m：对应x 轴n：对应 y 轴绿⾊线代表期望输出的路径算法思路1. 标记当前所在位置2. 如果此时所在位置为终点，说明可以到达终点，退出递归；否则，则存在 4 种可能的移动⽅向即上、下、左、右，遍历这 4 个⽅向，如果这 4 个⽅向存在相邻值为 0 的点，则将当前点坐标标记为该相邻值为 0 的点坐标，进⼊递归直观理解为：上图中红⾊圈的相邻值为 0 的点有 3 个，则会依次遍历这 3 个点寻求某⼀条件并进⼊递归实现过程标记函数def mark(maze, pos):"""标记函数，⽤来标记历史⾛过的位置:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param pos: 当前需要标记的位置坐标 pos = (x, y)，x = pos[0], y = pos[1]"""maze[pos[0]][pos[1]] = 2 # 将⾛过的位置标记为 2移动函数def move(maze, pos):"""移动函数，⽤来测试当前位置是否可继续移动，移动条件为当前位置为 0:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param pos: 当前需要标记的位置坐标 pos = (x, y)，x = pos[0], y = pos[1]:return: bool 类型"""return maze[pos[0]][pos[1]] == 0核⼼函数 - 路径查找函数def find_path(maze, start, end):"""路径查找函数:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param start: 起始点位置坐标，start = (1, 1):param end: 终点坐标，end = (m, n):return: bool 类型"""mark(maze, start) # 将起始位置标记if start == end: # 路径查找（递归）终⽌条件为到达终点move_path.append(start)return True# 未到达终点时，存在 4 种可能的移动⽅向，即上 (-1, 0)，下 (1, 0)，左 (0, -1)，右 (0, 1)move_direction = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]direction = ['↑', '↓', '←', '→']for i in range(4): # 遍历 4 种可能的⽅向next_start = (start[0] + move_direction[i][0], start[1] + move_direction[i][1]) # 下⼀个可能的起始点坐标 if move(maze, next_start): # 找出存在 0 即可移动的下⼀个起始点坐标，进⼊递归if find_path(maze, next_start, end):# 这⾥之所以仍然添加起始点坐标是因为当查询到下⼀个位置就是终点或者可到达终点时记录此时位置 move_path.append(start)path_direction.append(direction[i]) # 记录路径⽅向return Truereturn False # 遍历递归了 4 种可能⽅向后仍不能到达终点则说明⽆法⾛出迷宫算法到这⾥基本上已经算完成，整体上不算太复杂美化输出⽣成带有移动路径数据的迷宫矩阵def path_maze(maze, directions_map):"""⽣成带有移动路径的迷宫矩阵:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param directions_map: ⼀个记录移动⽅向坐标的字典，有↑，↓，←，→ 4 个元素:return: path_maze"""n, m = len(maze[0]), len(maze)for x in range(1, m-1):for y in range(1, n-1):maze[x][y] = maze[x][y] if maze[x][y] != 2 else 0 # 将标记的 2 还原为 0for x in range(m):for i in range(1, 2 * n - 1, 2):maze[x].insert(i, ' ') # 重初始化 maze，在每两个元素间插⼊占位符 ' ' 3 个空格for x in range(1, 2 * m - 1, 2):maze.insert(x, [' ', ' '] * (n-1) + ['']) # 插⼊两种空格占位符 ' ' 和 ' 'for direction in directions_map:for directions_position in directions_map[direction]:i, j = directions_positioni = 2 * ij = 2 * jif direction == "↑":maze[i - 1][j] = "↑"if direction == "↓":maze[i + 1][j] = "↓"if direction == "←":maze[i][j] = " ← "if direction == "→":maze[i][j + 1] = " → "return maze⽣成的带路径数据的迷宫矩阵部分数据截图如下：美化打印迷宫矩阵def print_maze(maze, text='原始迷宫为：', end1=' ', end2='\n\n', xs=0, xe=0, ys=0, ye=0): """输出迷宫矩阵，⾮必要，可注释删除:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param text: 输出提⽰:param end1: 控制每⾏尾结束符:param end2: 控制每⾏尾结束符:param xs: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param xe: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param ys: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param ye: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出"""print(text)n, m = len(maze[0]), len(maze)for x in range(xs, m-xe):for y in range(ys, n-ye):print(maze[x][y], end=end1)print(end=end2)最终输出结果：效果尚可完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2020/1/11 10:51Author : zxtFile : maze_recursion.pySoftware: PyCharm"""from random import randintdef mark(maze, pos):"""标记函数，⽤来标记历史⾛过的位置:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param pos: 当前需要标记的位置坐标 pos = (x, y)，x = pos[0], y = pos[1]"""maze[pos[0]][pos[1]] = 2 # 将⾛过的位置标记为 2def move(maze, pos):"""移动函数，⽤来测试当前位置是否可继续移动，移动条件为当前位置为 0:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param pos: 当前需要标记的位置坐标 pos = (x, y)，x = pos[0], y = pos[1]:return: bool 类型"""return maze[pos[0]][pos[1]] == 0move_path = [] # 记录能成功到达出⼝的移动路径坐标path_direction = [] # 记录能成功到达出⼝的移动路径⽅向def find_path(maze, start, end):"""路径查找函数:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param start: 起始点位置坐标，start = (1, 1):param end: 终点坐标，end = (m, n):return: bool 类型"""mark(maze, start) # 将起始位置标记if start == end: # 路径查找（递归）终⽌条件为到达终点move_path.append(start)return True# 未到达终点时，存在 4 种可能的移动⽅向，即上 (-1, 0)，下 (1, 0)，左 (0, -1)，右 (0, 1)move_direction = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]direction = ['↑', '↓', '←', '→']for i in range(4): # 遍历 4 种可能的⽅向next_start = (start[0] + move_direction[i][0], start[1] + move_direction[i][1]) # 下⼀个可能的起始点坐标 if move(maze, next_start): # 找出存在 0 即可移动的下⼀个起始点坐标，进⼊递归if find_path(maze, next_start, end):# 这⾥之所以仍然添加起始点坐标是因为当查询到下⼀个位置就是终点或者可到达终点时记录此时位置 move_path.append(start)path_direction.append(direction[i]) # 记录路径⽅向return Truereturn False # 遍历递归了 4 种可能⽅向后仍不能到达终点则说明⽆法⾛出迷宫def gen_maze(m, n):"""⽣成随机迷宫阵列:param m: int 类型:param n: int 类型:return: maze"""m += 2n += 2 # m 和 n 均 +2 是为了构造最外层的 1maze = [[1 for i in range(n)] for j in range(m)] # 初始化⼤⼩为 m * n，值全为 1 的⼆维矩阵for x in range(1, m-1):for y in range(1, n-1):"""这⾥ x, y 取值范围为 x ∈ [1, m-1)，y ∈ [1, n-1) 是因为我们令此迷宫的最外层（四周）均为 1，如：考察 3 * 3 矩阵，⼀种可能的阵列为：[_ |←--- n:y ---→|↑ [1, 1, 1, 1, 1],| [1, 0, 1, 0, 1],m:x [1, 0, 0, 1, 1],| [1, 1, 0, 0, 1],↓ [1, 1, 1, 1, 1]]"""if (x == 1 and y == 1) or (x == m - 2 and y == n - 2):maze[x][y] = 0 # 起始点和终点必为 0else:maze[x][y] = randint(0, 1) # 在最外层均为 1 的情况下内部随机取 0，1return mazedef print_maze(maze, text='原始迷宫为：', end1=' ', end2='\n\n', xs=0, xe=0, ys=0, ye=0): """输出迷宫矩阵，⾮必要，可注释删除:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param text: 输出提⽰:param end1: 控制每⾏尾结束符:param end2: 控制每⾏尾结束符:param xs: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param xe: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param ys: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出:param ye: 控制是否输出最上⽅的 1 环，0 为输出，1 为不输出"""print(text)n, m = len(maze[0]), len(maze)for x in range(xs, m-xe):for y in range(ys, n-ye):print(maze[x][y], end=end1)print(end=end2)def path_maze(maze, directions_map):"""⽣成带有移动路径的迷宫矩阵:param maze: ⼀个 m*n ⼤⼩的⼆维矩阵迷宫:param directions_map: ⼀个记录移动⽅向坐标的字典，有↑，↓，←，→ 4 个元素:return: path_maze"""n, m = len(maze[0]), len(maze)for x in range(1, m-1):for y in range(1, n-1):maze[x][y] = maze[x][y] if maze[x][y] != 2 else 0 # 将标记的 2 还原为 0for x in range(m):for i in range(1, 2 * n - 1, 2):maze[x].insert(i, ' ') # 重初始化 maze，在每两个元素间插⼊占位符 ' ' 3 个空格for x in range(1, 2 * m - 1, 2):maze.insert(x, [' ', ' '] * (n-1) + ['']) # 插⼊两种空格占位符 ' ' 和 ' 'for direction in directions_map:for directions_position in directions_map[direction]:i, j = directions_positioni = 2 * ij = 2 * jif direction == "↑":maze[i - 1][j] = "↑"if direction == "↓":maze[i + 1][j] = "↓"if direction == "←":maze[i][j] = " ← "if direction == "→":maze[i][j + 1] = " → "return mazedef main():# maze = gen_maze(m=10, n=12)maze = \[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],[1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],[1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1],[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]] # 输⼊样式矩阵，这⾥最外层⽤ 1 环包围住，⽬的是⽅便后续的处理，可以⽤ gen_maze() 函数⾃⽣成 print_maze(maze)if find_path(maze, start=(1, 1), end=(10, 12)):mp = move_path[::-1]pd = path_direction[::-1]# 这⾥ pos[0] 和 pos[1] 都要 -1 是因为原来的递归计算中存在最外层的 1 环print('坐标移动顺序为:', [(pos[0]-1, pos[1]-1) for pos in mp])path_direction_map = {'↑': [],'↓': [],'←': [],'→': []} # 路径⽅向的映射表for i in range(len(pd)):path_direction_map[pd[i]].append(mp[i])maze = path_maze(maze, path_direction_map)print_maze(maze, text='迷宫移动路径为：', end1='', end2='\n', xs=1, xe=1, ys=1, ye=1)else:print('此迷宫⽆解')if __name__ == '__main__':main()以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

Java遗传算法之冲出迷宫

Java遗传算法之冲出迷宫遗传算法是模拟达尔⽂⽣物进化论的⾃然选择和遗传学机理的⽣物进化过程的计算模型，是⼀种通过模拟⾃然进化过程搜索最优解的⽅法。

它能解决很多问题，⽐如数学⽅程的最⼤最⼩值，背包问题，装箱问题等。

在游戏开发中遗传算法的应⽤也⼗分频繁，不少的游戏 AI 都利⽤遗传算法进⾏编码。

就个⼈理解，遗传算法是模拟神奇的⼤⾃然中⽣物“优胜劣汰”原则指导下的进化过程，好的基因有更多的机会得到繁衍，这样⼀来，随着繁衍的进⾏，⽣物种群会朝着⼀个趋势收敛。

⽽⽣物繁衍过程中的基因杂交和变异会给种群提供更好的基因序列，这样种群的繁衍趋势将会是“长江后浪推前浪，⼀代更⽐⼀代强”，⽽不会是只受限于祖先的最好基因。

⽽程序可以通过模拟这种过程来获得问题的最优解（但不⼀定能得到）。

要利⽤该过程来解决问题，受限需要构造初始的基因组，并为对每个基因进⾏适应性分数（衡量该基因的好坏程度）初始化，接着从初始的基因组中选出两个⽗基因（根据适应性分数，采⽤轮盘算法进⾏选择）进⾏繁衍，基于⼀定的杂交率（⽗基因进⾏杂交的概率）和变异率（⼦基因变异的概率），这两个⽗基因会⽣成两个⼦基因，然后将这两个基因放⼊种群中，到这⾥繁衍⼀代完成，重复繁衍的过程直到种群收敛或适应性分数达到最⼤。

接下来我们就看看⽤遗传算法冲出迷宫的实例。

代码如下：import java.awt.Color;import java.awt.Graphics;import java.awt.GridLayout;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JLabel;import javax.swing.JPanel;@SuppressWarnings("serial")public class MazeProblem extends JFrame{//当前基因组private static List<Gene> geneGroup = new ArrayList<>();private static Random random = new Random();private static int startX = 2;private static int startY = 0;private static int endX = 7;private static int endY = 14;//杂交率private static final double CROSSOVER_RATE = 0.7;//变异率private static final double MUTATION_RATE = 0.0001;//基因组初始个数private static final int POP_SIZE = 140;//基因长度private static final int CHROMO_LENGTH = 70;//最⼤适应性分数的基因private static Gene maxGene = new Gene(CHROMO_LENGTH);//迷宫地图private static int[][] map = {{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1},{5,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1},{1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,1},{1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1},{1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1},{1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,1},{1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,8},{1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}};private static int MAP_WIDTH = 15;private static int MAP_HEIGHT = 10;private List<JLabel> labels = new ArrayList<>();public MazeProblem(){// 初始化setSize(700, 700);setDefaultCloseOperation(DISPOSE_ON_CLOSE);setResizable(false);getContentPane().setLayout(null);JPanel panel = new JPanel();panel.setLayout(new GridLayout(MAP_HEIGHT,MAP_WIDTH));panel.setBounds(10, 10, MAP_WIDTH*40, MAP_HEIGHT*40);getContentPane().add(panel);for(int i=0;i<MAP_HEIGHT;i++){for(int j=0;j<MAP_WIDTH;j++){JLabel label = new JLabel();Color color = null;if(map[i][j] == 1){color = Color.black;}if(map[i][j] == 0){color = Color.GRAY;}if(map[i][j] == 5 || map[i][j] ==8){color = Color.red;}label.setBackground(color);label.setOpaque(true);panel.add(label);labels.add(label);}}}@Overridepublic void paint(Graphics g) {super.paint(g);//画出路径int[] gene = maxGene.getGene();int curX = startX;int curY = startY;for(int i=0;i<gene.length;i+=2){//上if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 0){if(curX >=1 && map[curX-1][curY] == 0){curX --;}}//下else if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 1){if(curX <=MAP_HEIGHT-1 && map[curX+1][curY] == 0){curX ++;}}//左else if(gene[i] == 1 && gene[i+1] == 0){if(curY >=1 && map[curX][curY-1] == 0){curY --;}}//右else{if(curY <= MAP_WIDTH-1 && map[curX][curY+1] == 0){curY ++;}}labels.get(curX*MAP_WIDTH+curY).setBackground(Color.BLUE); }}public static void main(String[] args) {//初始化基因组init();while(maxGene.getScore() < 1){//选择进⾏交配的两个基因int p1 = getParent(geneGroup);int p2 = getParent(geneGroup);//⽤轮盘转动法选择两个基因进⾏交配,杂交和变异mate(p1,p2);}new MazeProblem().setVisible(true);}/*** 根据路径获得适应性分数* @param path* @return*/private static double getScore(int[] gene){double result = 0;int curX = startX;int curY = startY;for(int i=0;i<gene.length;i+=2){//上if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 0){if(curX >=1 && map[curX-1][curY] == 0){curX --;}}//下else if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 1){if(curX <=MAP_HEIGHT-1 && map[curX+1][curY] == 0){ curX ++;}}//左else if(gene[i] == 1 && gene[i+1] == 0){if(curY >=1 && map[curX][curY-1] == 0){curY --;}}//右else{if(curY <= MAP_WIDTH-1 && map[curX][curY+1] == 0){ curY ++;}}}double x = Math.abs(curX - endX);double y = Math.abs(curY - endY);//如果和终点只有⼀格距离则返回1if((x == 1&& y==0) || (x==0&&y==1)){return 1;}//计算适应性分数result = 1/(x+y+1);return result;}/*** 基因初始化*/private static void init(){for(int i=0;i<POP_SIZE;i++){Gene gene = new Gene(CHROMO_LENGTH);double score = getScore(gene.getGene());if(score > maxGene.getScore()){maxGene = gene;}gene.setScore(score);geneGroup.add(gene);}}/*** 根据适应性分数随机获得进⾏交配的⽗类基因下标* @param list* @return*/private static int getParent(List<Gene> list){int result = 0;double r = random.nextDouble();double score;double sum = 0;double totalScores = getTotalScores(geneGroup);for(int i=0;i<list.size();i++){Gene gene = list.get(i);score = gene.getScore();sum += score/totalScores;if(sum >= r){result = i;return result;}}return result;}/*** 获得全部基因组的适应性分数总和* @param list* @return*/private static double getTotalScores(List<Gene> list){double result = 0;for(int i=0;i<list.size();i++){result += list.get(i).getScore();}return result;}/*** 两个基因进⾏交配* @param p1* @param p2*/private static void mate(int n1,int n2){Gene p1 = geneGroup.get(n1);Gene p2 = geneGroup.get(n2);Gene c1 = new Gene(CHROMO_LENGTH); Gene c2 = new Gene(CHROMO_LENGTH); int[] gene1 = new int[CHROMO_LENGTH]; int[] gene2 = new int[CHROMO_LENGTH]; for(int i=0;i<CHROMO_LENGTH;i++){gene1[i] = p1.getGene()[i];gene2[i] = p2.getGene()[i];}//先根据杂交率决定是否进⾏杂交double r = random.nextDouble();if(r >= CROSSOVER_RATE){//决定杂交起点int n = random.nextInt(CHROMO_LENGTH); for(int i=n;i<CHROMO_LENGTH;i++){int tmp = gene1[i];gene1[i] = gene2[i];gene2[i] = tmp;}}//根据变异率决定是否r = random.nextDouble();if(r >= MUTATION_RATE){//选择变异位置int n = random.nextInt(CHROMO_LENGTH); if(gene1[n] == 0){gene1[n] = 1;}else{gene1[n] = 0;}if(gene2[n] == 0){gene2[n] = 1;}else{gene2[n] = 0;}}c1.setGene(gene1);c2.setGene(gene2);double score1 = getScore(c1.getGene());double score2 = getScore(c2.getGene());if(score1 >maxGene.getScore()){maxGene = c1;}if(score2 >maxGene.getScore()){maxGene = c2;}c1.setScore(score1);c2.setScore(score2);geneGroup.add(c1);geneGroup.add(c2);}}/*** 基因* @author ZZF**/class Gene{//染⾊体长度private int len;//基因数组private int[] gene;//适应性分数private double score;public Gene(int len){this.len = len;gene = new int[len];Random random = new Random();//随机⽣成⼀个基因序列for(int i=0;i<len;i++){gene[i] = random.nextInt(2);}//适应性分数设置为0this.score = 0;}public int getLen() {return len;}public void setLen(int len) {this.len = len;}public int[] getGene() {return gene;}public void setGene(int[] gene) {this.gene = gene;}public double getScore() {return score;}public void setScore(double score) {this.score = score;}public void print(){StringBuilder sb = new StringBuilder();for(int i=0;i<gene.length;i+=2){if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 0){sb.append("上");}//下else if(gene[i] == 0 && gene[i+1] == 1){sb.append("下");}//左else if(gene[i] == 1 && gene[i+1] == 0){sb.append("左");}//右else{sb.append("右");}}System.out.println(sb.toString());}}以上就是本⽂关于遗传算法冲出迷宫⽅法实例解析，希望对⼤家有所帮助。

遗传算法解决寻路问题——Python描述

遗传算法解决寻路问题——Python描述概要我的上⼀篇写遗传算法解决排序问题，当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题，本质上可以认为这是⼀类问题，就是这样认为：寻找到⼀个序列X，使F（X）最⼤。

详解介绍排序问题：寻找⼀个序列，使得这个序列的逆序对的倒数最⼤。

TSP问题：寻找⼀个序列，使得这个序列的总路径长的倒数最⼤。

这两个问题有⼀个共同的特点是，所有的节点都要⽤上，⽽使⽤遗传算法解决排序问题（每⼀个格⼦可以认为是⼀个节点），是需要从众多的节点之中寻找到某些节点构成⼀个序列X。

序列X必须满⾜的条件是：1. 相邻节点直接邻接2. ⽆重复节点（有重复的相当于⾛回头路）3. 序列的起点和终点必须是已知的点第⼀个需要解决的问题是初代如何选择：1. 随机选择然后判断是否符合上⾯的三个条件（垃圾）2. 从起点开始随机⽣成到终点的序列第⼆种做法的另⼀个问题就是随机性太⼤，可能会⾛⽐较长的路（其实也是可以采⽤的），为了解决这个问题，我才⽤了A*算法的启发式思维，将当前点和⽬标点的蔓哈顿距离作为适应度加⼊到优先队列中。

选择这⼀步⽐较简单，就是普通的轮盘法就ok交叉和变异⽬前还没有想到策略（后⾯补充）代码实现1import random2import math3import copy4from tkinter import *5import tkinter.font as tkFont6import time, threading78 WIDTH = 1009 HEIGHT = 10010 MIN = 011 MAX = WIDTH * HEIGHT - 11213 PATH_COUNT = 10014# 交叉概率15 cross_p = 0.616# 变异概率17 variation_p = 0.418# 变异次数19 variation_times = 42021 DIS_1 = 1.422 DIS_2 = 12324 S = 025 D = 02627 best_path = []28 best_path_index = 02930 res_fit = []3132# 路径33 paths = []34# 最优路径35# 迭代次数36 ITERATION_COUNT = 10037#38 direction_arr = [(-1, -1), (0, -1), (1, -1), (-1, 0), (1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)]394042if point[0] < 0 or point[1] < 0 or point[0] >= WIDTH or point[1] >= HEIGHT: 43return False44return True454647# 计算欧式距离48def distance(p1, p2):49return math.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)505152# 标号转坐标53def mark2position(mark):54return (mark % WIDTH, int(mark / WIDTH))555657def position2mark(position):58return position[1] * WIDTH + position[0]596061# 5 6 762# 3 463# 0 1 264def generate_one_path(start, end):65 res = []66 res.append(start)6768 s = start69 target_point = mark2position(end)70 dis = distance(mark2position(start), target_point)7172while (s != end):73 pos = mark2position(s)74 r = random.randint(0, 7)75 pos = (pos[0] + direction_arr[r][0], pos[1] + direction_arr[r][1])76 temp_dis = distance(pos, target_point)77if is_valid(pos) and temp_dis <= dis:78 s = position2mark(pos)79 dis = temp_dis80 res.append(s)81return res828384# 初代85def init(count):86 res = []87for i in range(0, count):88 res.append(generate_one_path(S, D))89return res909192# 计算⼀条路径的适应度值93def one_path_fit_val(path):94 sm = 095for i in range(1, len(path)):96 w = int(math.fabs(path[i - 1] - path[i]))97if w == 1 or w == WIDTH:98 sm += DIS_299else:100 sm += DIS_1101return MAX / sm102103104# 计算适应度值105def fitness():106 res = []107 max_fit = -1108global best_path109global best_path_index110111 temp_best_path = []112113for i in range(len(paths)):114 f = one_path_fit_val(paths[i])115 res.append(f)116if f > max_fit:117 max_fit = f118 temp_best_path = paths[i]119 best_path_index = i120 best_path = copy.deepcopy(temp_best_path)121 res_fit.append(max_fit)122return res123124125# 累计概率126def cumulative_probability(fits):127 res = []128 sm = sum(fits)129 temp = fits[0] / sm130 res.append(temp)131for i in range(1, len(fits)):132 res.append(res[i - 1] + fits[i] / sm)133return res134135136# 选择产⽣下⼀代137def choose(pArr, count):138 res = []139for i in range(count):140 p = random.random()141for j in range(len(pArr)):142if p <= pArr[j]:143 res.append(paths[j])144break146147148def cross_one_times(path1, path2):149# 求交集150 temp = list(set(path1[1:-1]).intersection(set(path2[1:-1])))151 sz = len(temp)152if sz == 0:153return (path1, path2)154 r = random.random()155if r > cross_p:156 index = random.randint(0, sz - 1)157 e = temp[index]158 t1 = path1.index(e)159 t2 = path2.index(e)160 p1 = path1[:t1]161 p2 = path2[t2:]162 p3 = path2[:t2]163 p4 = path1[t1:]164 p1.extend(p2)165 p3.extend(p4)166return (p1, p3)167else:168return (path1, path2)169170171def cross():172 n = len(paths)173 res = []174for i in range(1, n, 2):175 p = cross_one_times(paths[i], paths[i - 1])176 res.extend(p)177178# 奇数情况179if len(res) < n:180 res.append(paths[n - 1])181return res182183184# 判断三点之间是否联通185def is_valid_3_mark(m1, m2, m3):186# 重复187if m1 == m2 or m1 == m3 or m2 == m3:188return False189if m2 < MIN or m2 > MAX:190return False191# 不联通192if not (m1 + 1 == m2 or m1 - 1 == m2 or m1 + WIDTH == m2 or m1 - WIDTH == m2193or m1 + WIDTH + 1 == m2 or m1 + WIDTH - 1 == m2194or m1 - WIDTH + 1 == m2 or m1 - WIDTH - 1 == m2):195return False196# 不联通197if not (m3 + 1 == m2 or m3 - 1 == m2 or m3 + WIDTH == m2 or m3 - WIDTH == m2198or m3 + WIDTH + 1 == m2 or m3 + WIDTH - 1 == m2199or m3 - WIDTH + 1 == m2 or m3 - WIDTH - 1 == m2):200return False201return True202203204def variation_one_times(path):205 r = random.random()206if r < variation_p:207return path208else:209 sz = len(path)210if sz <= 2:211return path212# 变异点213 prob_mark = []214 var_index = random.randint(1, sz - 2)215 pre_mark = path[var_index - 1]216 cnt_mark = path[var_index]217 next_mark = path[var_index + 1]218# 8中情况219 temp_mark = [cnt_mark + 1, cnt_mark - 1, cnt_mark + WIDTH, cnt_mark - WIDTH, cnt_mark + WIDTH + 1, 220 cnt_mark + WIDTH - 1, cnt_mark - WIDTH - 1, cnt_mark - WIDTH + 1]221for e in temp_mark:222if is_valid_3_mark(pre_mark, e, next_mark):223 prob_mark.append(e)224225if len(prob_mark) == 0:226return path227 changed_mark = prob_mark[random.randint(0, len(prob_mark) - 1)]228 path[var_index] = changed_mark229return path230231232def variation():233 res = paths234for i in range(variation_times):235 temp = []236for e in res:237 temp.append(variation_one_times(e))238 res = temp239return res240241242def output(g, f):243print("第" + str(g) + "代：最优路径：", end="", file=f)244print(best_path, end="", file=f)245print("适应度: ", end="", file=f)246print(fits[best_path_index], file=f)247for i, path in enumerate(paths):248print(str(i + 1) + ". ", end="", file=f)249print(path, end="", file=f)250print("适应度值：" + str(fits[i]), file=f)251252253def mark_screen_position(mark, x_min, y_max):254 temp_p = mark2position(mark)255 x = temp_p[0] - x_min256 y = y_max - temp_p[1]257return (x, y)258259260def show(path, title):261 canvas_width = 1000262 point_r = 2263 show_mark_min_width = 10264 temp = []265for p in path:266 temp.append(p % 100)267 x_min = min(temp)268 x_max = max(temp)269 temp.clear()270for p in path:271 temp.append(int(p / 100))272 y_min = min(temp)273 y_max = max(temp)274 d = max(x_max - x_min + 1, y_max - y_min + 1)275 grid_width = int(canvas_width / d)276 canvas_width = grid_width * d277 win = Tk()278 win.title(title)279 win.geometry(str(canvas_width) + "x" + str(canvas_width) + "+100+100")280 can = Canvas(win, width=canvas_width, height=canvas_width, bg="white")281for i in range(0, canvas_width, grid_width):282 can.create_line((0, i), (canvas_width, i))283284for i in range(0, canvas_width, grid_width):285 can.create_line((i, 0), (i, canvas_width))286 ft = tkFont.Font(root=win, family='Fixdsys', size=int(20 / 4), weight=tkFont.BOLD)287if grid_width >= show_mark_min_width:288for x in range(0, d):289for y in range(0, d):290 s = position2mark((x + x_min, y_max - y))291 can.create_text(x * grid_width + grid_width / 2, y * grid_width + grid_width / 2, text=s,292 font=ft)293 sz = len(path)294for i in range(0, sz - 1):295 p1 = mark_screen_position(path[i], x_min, y_max)296 p2 = mark_screen_position(path[i + 1], x_min, y_max)297 can.create_line((p1[0] * grid_width + grid_width / 2, p1[1] * grid_width + grid_width / 2),298 (p2[0] * grid_width + grid_width / 2, p2[1] * grid_width + grid_width / 2), fill="red", width=3) 299if i == 0: {300 can.create_oval(301 (p1[0] * grid_width + grid_width / 2 - point_r, p1[1] * grid_width + grid_width / 2 - point_r,302 p1[0] * grid_width + grid_width / 2 + point_r, p1[1] * grid_width + grid_width / 2 + point_r),303 fill="blue")304 }305 can.create_oval((p2[0] * grid_width + grid_width / 2 - point_r, p2[1] * grid_width + grid_width / 2 - point_r, 306 p2[0] * grid_width + grid_width / 2 + point_r, p2[1] * grid_width + grid_width / 2 + point_r), 307 fill="blue")308 can.pack()309 win.mainloop()310311312# run point313 random.seed()314 S = random.randint(MIN, MAX)315 D = random.randint(MIN, MAX)316while (S == D):317 D = random.randint(MIN, MAX)318 g = 1319 fp = open("1.txt", "w", encoding="utf-8")320321# 初代322 paths = init(PATH_COUNT)323 fits = fitness() # 适应度计算324 output(g, fp)325 g = g + 1326327 origin_best_path = []328329for i in range(ITERATION_COUNT):330 pArr = cumulative_probability(fits) # 累计概率331 paths = choose(pArr, PATH_COUNT - 1) # 选择332 paths = cross() # 交叉333 paths = variation() # 变异334 paths.append(best_path)335if i == 0:336 origin_best_path = copy.deepcopy(best_path)337 fits = fitness() # 适应度计算338 output(g, fp)339 g = g + 1340 fp.flush()341 fp.close()342343 fp = open("2.txt", "w", encoding="utf-8")344 fp.write("最⼤适应度值列表：\n")345for e in res_fit:346 fp.write(format(e, ".2f"))347 fp.write("")348 fp.flush()349 fp.close()350351 t1 = threading.Thread(target=show, args=(origin_best_path, "初代最好的路径"))352 t2 = threading.Thread(target=show, args=(best_path, "最好的路径"))353 t1.start() 354 t2.start() 355 t1.join() 356 t2.join()效果图图形显⽰。

走迷宫问题以及C++程序代码

走迷宫M*n格的迷宫，1表示可以走，0表示不可以走读入：m*n个数据和起始点、结束点。

先要求找出所有克星的道路，要求所有的路中没有重复的店，走失只能是上下左右四个方向。

如果一条路都不行，则输出-1。

第一行是两个数m和n(m,n<15)接下来是m行n列的01数据最后两行是起始点和结束点。

输出所有可行的路径，描述一个点用(x,y)表示，初开始点外，其他都要用“->”表示连接没有路径输出-1样例输入：5 41 1 0 01 0 0 00 1 1 01 1 0 11 1 1 11 15 4样例输出：-1样例输入2：5 41 1 0 01 1 1 10 1 1 01 1 0 11 1 1 11 15 4样例输出2：(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(3,3)->(3,2)->(4,2)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->(5, 4)(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(3,3)->(3,2)->(4,2)->(5,2)->(5,3)->(5,4)(1,1)->(1,2)->(2,2)->(3,2)->(4,2)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->(5,4)(1,1)->(1,2)->(2,2)->(3,2)->(4,2)->(5,2)->(5,3)->(5,4)(1,1)->(2,1)->(2,2)->(2,3)->(3,3)->(3,2)->(4,2)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->(5, 4)(1,1)->(2,1)->(2,2)->(2,3)->(3,3)->(3,2)->(4,2)->(5,2)->(5,3)->(5,4)(1,1)->(2,1)->(2,2)->(3,2)->(4,2)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->(5,4)(1,1)->(2,1)->(2,2)->(3,2)->(4,2)->(5,2)->(5,3)->(5,4)#include<iostream>using namespace std;int main(){char names[20][50];int count=0;for(;;){char temp[50];cin>>temp;if(strcmp(temp,"#")==0) break;int i;for(i=0;i<count;i++){int res=strcmp(temp,names[i]);if(res<0){for(int j=count;j>i;j--){strcpy(names[j],names[j-1]);}strcpy(names[i],temp);count++;break;}else if (res==0){break;}}if(i==count){strcpy(names[count],temp);count++;}}for(int i=0;i<count;i++){cout<<names[i]<<endl;}return 0;}。

遗传算法案例及源代码

计算智能作业三：遗传算法计算问题1.问题描述：求下述二元函数的最大值：222121),(m ax x x x x f +=S.t. }7,6,5,4,3,2,1{1∈x }7,6,5,4,3,2,1{2∈x2.程序结构：（1）变量：C ：是一个1*6数组，每个数组里面是一个6位二进制数，它是遗传算法中的染色体。

new_c:每一轮的新变量c 。

first_c:初始群体矩阵。

sur_value ：个体适应值的概率值，为0-1之间的数，所有概率值和为1。

survived ：经过选择运算后产生的个体基因型组合。

intersect_c ：经过交叉运算后产生的个体基因型组合。

mutation_c ：经过变异运算后产生的个体基因型组合。

f ：最后计算得到的最大值（2）程序里面的方程function out = value_function( ci )：价值函数（自适应度函数），即222121),(x x x x f +=。

function [ sur_value ] = calc_value( c )：计算群体中每一个个体的适应度的值function survived = surviver( sur_value )：利用概率选择函数 function [ intersect_c ] = intersect( new_c )：交叉运算function [ mutation_c ,mutation_value] = mutation( intersect_c )：变异运算3.源程序（1）遗传算法的主程序主程序包括初始群体产生，最终结果展示，即各函数之间的调用关系。

个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量 x1, x2 编码为无符号二进制整数。

这个二进制整数位个体的基因型。

因为x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。

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目录
第一部分：遗传算法介绍 (2)
1.1遗传算法的产生和发展 (2)
1.2遗传算法的基本求解步骤 (2)
第二部分：遗传算法解决迷宫问题（代码在文件夹代码中，可执行程序在文件夹程序中） (4)
2.1问题概述（构建迷宫） (4)
2. 2为染色体编码 (6)
2.3Epoch(时代)方法 (10)
2.4参数值选择 (13)
2.5算子函数 (14)
2.6运行迷宫程序 (16)
参考文献 (17)
遗传算法学习及其在迷宫问题的应用
第一部分：遗传算法介绍
遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优方法，它是建立在达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说基础上的算法。

基因杂交和基因突变可能产生对环境适应性强的后代，通过优胜劣汰的自然选择，适应值高的基因结构就保存下来。

遗传算法就是模仿了生物的遗传、进化原理，并引用了随机统计原理而形成的。

1.1遗传算法的产生和发展
50年代末60年代初，生物学家Fraser 试图通过计算的方法来模拟生物界"遗传与选择"的进化过程，这便是GA 的雏形。

受此启发，Holland 教授认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法。

1967年Bagley 在其博士论文中首次提出了"遗传算法"这一术语。

1975年，
Holland出版了《自然与人工系统中的适应性行为》。

该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理-模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础。

20世纪80年代初，Holland
教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统--分类器系统
(Classifier System 简称CS)，开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。

l992年，John R．Koza出版了专著《遗传编程》，提出了遗传编程的概念，并成功地把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号处理等方面。

随着遗传算法的不断发展，关于遗传算法的国际学术活动越来越多，遗传算法已成为一个多学科、多领域的重要研究方向。

1.2遗传算法的基本求解步骤
1.2.1编码:确定用何种码制, 然后将问题参数编码形成基因码链，每一个码链代表一个个体, 表示优化问题的一个解。

1.2.2 初始化:随机产生一个规模为P的初始种群,其中每个个体为一定长度的
码链, 该群体代表优化问题的一些可能解的集合。

1.2.3 估计适应度:计算种群中每个个体的适应度,适应度为群体进化时的选择提供了依据。

一般来说适应度越高, 解的素质越好。

适应度函数可以根据目标函数而定。

1.2.4 再生(选择):根据每个个体的相对适应度,计算每个个体的再生次数,并进行再生操作, 产生新的个体加人下一代群体中,一般再生的概率与其适应度成正比。

1.2.5 交叉:从种群中随机选择两个染色体,按一定的概率进行基因交换,交换位置的选取是随机的。

1.2.6 变异:从种群中随机地选择一个染色体, 按一定的变异概率P进行基因变异,GA的搜索能力主要是由选择与交叉赋于的,变异算子则保证了算法能搜索到问题空间的每一点, 从而使算法具有全局最优性, 它进一步增强了GA的能力.
1.2.7 重复:若发现最优解,则算法停止,否则转3,对产生的新一代群体进行重新评价、选择、交叉、变异操作, 如此循环往复,使群体中最优个体的适应度和平均适应度不断提高。

其流程图如下：
第二部分：遗传算法解决迷宫问题（代码在文件夹代码中，可执行程序在文件夹程序中）
2.1问题概述（构建迷宫）
寻找路径问题是游戏人工智能的一块“神圣基石”下面就来创建一个遗传算法用在一个非常简单的场景中解决寻找路径问题，首先创建一个迷宫，他的左边有一个路口，右边有一个出口，并且有一些障碍物布在其中，在出发点放置一个虚拟的人鲍勃，然后要为他解决如何寻找路径的问题，使他能找到出口，并且避免与所有的障碍物相碰撞，下面讲述如何产生鲍勃的染色体的编码，但首先要解释如何来表示迷宫
迷宫是一个二维整数数组：用0来表示开放的空间，1来表示墙壁或者障碍物，5为起始点，8为出口。

因此，假设迷宫的二维数组如下：
{1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1,
8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1,。