sfla.cpp

SFLA算法是解决组合性优化问题的算法。它是基于集合类方法的启发式研究

/*
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*/
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>

#define G 100  /*混合迭代次数*/
#define P 200 /*个体总数*/
#define M 20 /*族群数*/
#define I 10 /*因此，一个族群中的个体数是10*/
#define V 20 /*个体维数*/
#define N 10 /*族群内更新次数*/
#define MAX 5.12
#define MIN -5.12
#define D 2.0 /*蛙跳的最大值*/
#define R rand()%100/100.0

typedef struct {
	double d[V];
	double fitness;
}Individal;

Individal pw[M];/*族群中个体最差位置*/
Individal pb[M];/*族群中个体最好位置*/
Individal px;/*全体中最好位置*/
Individal individual[P];/*全部个体*/
Individal pop[M][I];/*排序后的群组*/
Individal temp[M];
Individal tem;

/*选择测试函数为Sphere*/
double fitness(int a)
{
	int i;
	double sum=0;
	for(i=0;i<V;i++)
	{
		sum+=individual[a].d[i]*individual[a].d[i];
	}
    return sum;   
}
/*对每一个个体初始化*/
void init()
{
    int i,j;
	for(i=0;i<P;i++)
	{
		for(j=0;j<V;j++)
		{
			individual[i].d[j]=R*(MAX-MIN)+MIN;
		}
		individual[i].fitness=fitness(i);
	}
}
/*按照适应度降序对全部个体进行排序和族群划分*/
void sort()
{
	int i,j,k;
	for(i=1;i<P;i++)
	{
		for(j=0;j<P-i;j++)
		{
			if(individual[j].fitness<individual[j+1].fitness)
		    {
				tem=individual[j];
				individual[j]=individual[j+1];
				individual[j+1]=tem;
		    }
		}
	}
	k=0;
	/*按照规则分组*/
    for(i=0;i<I;i++)
	{
	    for(j=0;j<M;j++)
		{
		    pop[j][i]=individual[k];
			k++;
		}
	}
	px=individual[P-1];
	for(i=0;i<M;i++)
	{
		pw[i]=pop[i][0];
		pb[i]=pop[i][I-1];
	}
}
/*对某个群组中的个体进行重新排序*/
void sortPop(int b)
{
	int i,j;
	for(i=1;i<I;i++)
	{
		for(j=0;j<I-i;j++)
		{
			if(pop[b][j].fitness<pop[b][j+1].fitness)
		    {
			    tem=pop[b][j];
			    pop[b][j]=pop[b][j+1];
			    pop[b][j+1]=tem;
		    }
		}
	}
}
/*群组内更新*/
void update()
{
	int i,j,k,l,n;
	double a;
	double b;
    for(n=0;n<N;n++)
	{
	    for(i=0;i<M;i++)
	    {    
		    a=0.0;
		    b=0.0;
	        for(j=0;j<V;j++)
		    {   
		        temp[i].d[j]=R*(pb[i].d[j]-pw[i].d[j]);
				if(abs(temp[i].d[j])>D)
				{
				    if(temp[i].d[j]>0)
					{
					    temp[i].d[j]=D;
					}
					else
					{
					    temp[i].d[j]=-D;
					}
				}
			    temp[i].d[j]+=pw[i].d[j];
			    a+=temp[i].d[j]*temp[i].d[j];
		    }
		    temp[i].fitness=a;
		    if(a<pw[i].fitness)
		    {
		        pop[i][0]=temp[i];
			    sortPop(i);
			    pw[i]=pop[i][0];
		        pb[i]=pop[i][I-1];
		    }
		    else
		    {
			    for(k=0;k<V;k++)
			    {
					temp[i].d[k]=R*(px.d[k]-pw[i].d[k]);
				    if(abs(temp[i].d[k])>D)
				    {
				        if(temp[i].d[k]>0)
					    {
					        temp[i].d[k]=D;
					    }
					    else
				    	{
					        temp[i].d[k]=-D;
					    }
				    }
				    temp[i].d[k]+=pw[i].d[k];
			        a+=temp[i].d[k]*temp[i].d[k];
			    }
			    temp[i].fitness=a;
			    if(a<pw[i].fitness)
			    {
		            pop[i][0]=temp[i];
				    sortPop(i);
			        pw[i]=pop[i][0];
		            pb[i]=pop[i][I-1];
			    }
			    else
			    {
				    for(l=0;l<V;l++)
				    {
					    pop[i][0].d[l]=R*(MAX-MIN)+MIN;
					    b+=pop[i][0].d[l]*pop[i][0].d[l];
					    pop[i][0].fitness=b;
				    }
				    sortPop(i);
			        pw[i]=pop[i][0];
		            pb[i]=pop[i][I-1];
			    }
		    }
	    }
	}
}
/*将pop[M][I]复制到individual*/
void copy()
{
	int i,j,k;
	i=0;	
	for(j=0;j<M;j++)
	{
	    for(k=0;k<I;k++)
		{
		    individual[i]=pop[j][k]; 
			i++;
		}
	}
}

void report()
{
	printf("%.8f\n",px.fitness);
}
void main()
{
    //FILE *f=fopen("result.txt","w");
	int i;
	init();
	for(i=0;i<G;i++)
	{
	    sort();
		report();
	    //fprintf(f,"%.8f\n",px.fitness);
	    update();
	    copy();
	}
    printf("Completed!");
	getchar();
}