GreenSimJ原创GreenSimJ原创遗传算法解决车辆路径

GｒｅｅnＳim。Ｊ原创】ＧrｅｅnSim.Ｊ原创】遗传算法解决车辆路径问题(ＶRP）（2007—０8—２911:２2：１２)标签:ＨYPERＬIＮK"httｐ：/／unｉ。sina。ｃｏ/c。phｐ?t=bｌoｇ＆ｋ＝？?/？？?&ｔｓ=bｐｏｓt&ｓtｙpe＝tａg＂知识/探究关于遗传算法博客里已经很多了，这次贴个c的代码，下面的源代码是解决车辆路径问题的.谈一点阅历性的东西，就是在进行染色体交叉时,肯定要注意基因结构的问题。依据简略应用情况,尽量要保证好的基因结构遗传到后代中.其实此时的交叉变异等全部的操作，考虑的是基因结构，而不是单个的基因。所以在设计编码方式时就要考虑到设计出良好的基因结构。便于分割和组合的结构是好的设计.部分源程序:(htｔp://bｌog。sina.ｃoｍ．cｎ/ｇreenｓim）/＊＊＊＊＊*＊＊***＊＊＊＊＊**＊＊＊*＊***最优化函数＊***＊**＊＊*＊＊＊*＊**＊＊＊＊***＊**/voidGＡOｐtiｍ（ｆloat＊vＤａta，ｆloａtvＰ,inｔvＧenNum,int*pBｅｓtGen)｛iｎｔvＦloｃkＳｉｚｅ=ＦＬＯCKSＩＺE;intGENNＵＭ＝vGenＮuｍ;floａtＰ=vP;ｉntｖＬen＝LＥN；iｎtMoｔherFlock[ＦLOＣKSＩZＥ］[LEN］;iｎtFatｈerFlocｋ[FLＯCKSＩZE][LＥＮ］;intCｈiｌdFlocｋ［2*FＬOCKＳIZE］［ＬＥＮ］；inｔmBeｓtＧen[ＬEN］；intmCoｕnteｒ,ｍCounter１;int*ｐＴｅmｐ1；//产生初始种群ｆｏｒ（mCｏuntｅｒ1=0；mCountｅr1＜FLＯCKＳＩZE;mＣoｕnｔer1++)｛pＴemp１=MotherFｌoｃｋ［ｍCｏuｎｔer1］;PerｍutRnd（LEＮ,１，pTｅmｐ1)；}foｒ(ｍCounｔer1＝０;mCoｕnteｒ１〈ＦLOCＫSIＺE；mCｏuntｅr1++）{ｐTeｍp１=FatherFlock[ｍＣｏuntｅｒ1］；ＰｅｒmutＲnd(ＬEＮ,1，pTeｍp1);｝ＰerｍutＲnd(LEＮ，１，ｍBestGｅn）；//初始化最优种群for(ｍCounter＝0;mCoｕnｔｅr＜ＧEＮNUＭ；ｍＣｏｕｎｔer＋+)｛/／交叉GeｎCroｓｓ(MotｈeｒFlｏck，ＦatherFloｃk,CｈildFｌｏck，ｖDaｔa）;/／遗传ＧenHerｉ(MoｔherＦｌock，FaｔｈｅrFlock,ＣhｉldFlock，ｍＢestGｅn，vＤａta);/／变异GeｎＡber(MｏtｈeｒＦｌｏｃk,FaｔherFlocｋ,mBesｔGeｎ，vP，vDatａ）;}ｆor(mＣounteｒ＝0;ｍCoｕｎｔer＜ｖLen；ｍCounteｒ++）{＊（pBestＧen+mCounｔer）=ｍBestGｅn［mCounter］;｝ｒeturn；｝／＊**＊＊*＊**＊＊*＊**＊＊＊＊**＊*＊＊＊交叉子函数＊**＊＊＊＊＊*＊*＊＊＊＊**＊＊＊＊＊＊*＊*＊/voiｄGｅnCｒoｓs(int*MotｈerFlocｋ，ｉnt＊ＦatｈeｒFlｏck，iｎt＊ChildＦlocｋ，flｏａt*ｖDatａ）｛inｔmCounteｒ,ｍＣｏｕnter１，ｍＣountｅr2，mCounter３;inｔmIｎdｅｘ=０;intmCrossLeｎ1＝０,mCｒoｓsLｅn2＝0;inｔmCrosｓFlaｇ=0；ｉntmＭoFkTeｍｐ1[LEN]，mMｏFkＴｅmp2［LＥN］,ｍFaFkTｅmp1[LEＮ］,mＦａFｋTemp2[LＥＮ］;ｉntmMotheｒFlock[FLOＣKSIZE][LＥN]，mFatｈｅｒFlｏck［FLOＣKSIZE][ＬEＮ］；intｍＣｈilｄＦlocｋ［2＊FＬＯCKSIZＥ］［ＬＥＮ］;intmIndex１[LEN］，mＩnｄex2［ＬEN］;ｉnt＊pMo,＊pFa,*pＣhｉd；pMo=ｍMotｈerＦloｃk［０］;pFa＝ｍＦａtherFlｏck[0];pＣhiｄ=mChｉｌdFlｏｃk［０]；ｆor（mＣｏｕnｔer=0;mCountｅr<FLOＣKSIZE＊ＬEＮ;mＣountｅr＋+){*（pＭo+mＣountｅr）=＊(MｏｔｈeｒFlｏｃｋ+mＣｏuｎtｅｒ）；＊（pFa+mCounｔｅr)＝＊(FatherFｌoｃｋ+mCｏuntｅｒ)；}for(mCoｕnｔer=０；mCｏunteｒ<ＦＬＯＣKＳIZE；mＣouｎｔer++){/＊进行双亲双子交叉＊／//产生交叉点ｍIndｅx＝floｏr(UnｉRnd(）＊LEN）;／／依据交叉点，寻找两段合适的遗传序列ｆoｒ（mCounteｒ1＝0；mＣouｎter1＜ＬEN;mＣounter1++）／／数组初始化{ｍMｏFｋTeｍp1［mＣｏunter1］=0；ｍMｏFkTｅmp2[mCｏｕnteｒ1］=０；ｍFaFkＴemp1［mCounｔｅr1]=0；mFａＦｋTｅmｐ2[mＣountｅr１］=0;｝/／存储四段序列fｏr(mCoｕntｅr１=０,mCｏｕnteｒ2=0,mＣountｅｒ３=０；mCｏｕntｅr1〈LＥＮ;mCoｕｎｔer1++）｛if（mCｏuｎｔer1〈mＩｎdex）{ｍMoFｋＴemp１［ｍCoｕnｔｅr２]=mＭotherFｌoｃk［ｍCoｕｎter］[ｍCｏuntｅr１］;mＦａFkTemp１［mCouｎteｒ2］＝ｍＦatｈerFlｏck[ｍＣｏunter][mCｏｕnｔer１］;mCounｔer2++；}else｛ｍMoＦｋTemｐ2［mCoｕnter3］=mMotｈerＦlｏｃk［ｍCounｔｅr］［mCountｅr1］;mFaFｋTｅmp2［mCoｕｎter３］＝mFatheｒFｌock［mＣounter］[mCouｎｔer1］;mＣｏｕnteｒ３+＋；｝}mCrｏsｓＬen1=mIndeｘ—１；mCｒossLen2=LEＮ－mCroｓsＬｅn1；//将两段好的序列放在mMｏFkＴemp１,mMoFkTemp２中,差的放在mＦaＦｋTemp1，mFaFkTeｍp２中mＣrｏsｓＦｌag=BeｓｔChip(mＭoＦｋＴemｐ１，mＭoFkＴemp2，mFａＦkＴemｐ1,mFａＦkTemｐ２,mCｒoｓｓＬen1，ｍCrosｓLｅn２,vDatａ)；//依据两段序列构造完整基因,存放在子代中PｅrmutＲnd(mCｒosｓLｅn１,１，mIｎdex1);//产生补充基因的随机数ＰermutRｎｄ（mＣroｓsLｅn2，1,ｍIｎdｅx2）；for(ｍＣounteｒ１＝0，ｍCouｎter２＝0；ｍＣｏunter1<LEN;ｍＣouｎtｅｒ1++）{iｆ(mCｏuntｅｒ1〈=mＣｒｏsｓLen１）{mCｈildFloｃk［2＊mCounter］[mCouｎｔer１］=mMｏＦｋTeｍp1[ｍCoｕnter１］;if(ｍCrossFlag=＝1)/／如果交叉成功，则补充基因，否则直接复制到子代{mChｉｌdFloｃk[２*ｍCoｕｎter＋1］[ｍCouｎtｅr１］=mFａFkＴemp１［mIndex１［mCｏunｔer１]］；｝else{mChilｄＦloｃk［2*mＣｏｕntｅｒ+1][mCｏunｔｅｒ１］=mFａＦkTemｐ１[ｍCｏunteｒ1］；｝｝elｓｅ｛mＣhildFlｏｃｋ[２*ｍＣouｎtｅr］［mCoｕntｅr１]=mMoＦkTｅmp2[mCounter２］；if(mCrossFlag＝＝1）{mCｈildＦlock[２＊mCｏuｎｔｅr+1]［mＣｏunｔer1]＝mFaＦkTｅmｐ２［mＩｎdex2［mCounｔer2]］；｝ｅｌse｛mChiｌｄＦlock［2*mＣounｔer+1］[mＣouｎter1]=mFaFkTemp2［ｍCounｔｅｒ２］；}mＣounter2++;｝｝}／/最后把产生的子代转入到输入参数CｈildFlock中fｏr(mＣounｔer＝0；mＣｏｕnter＜２*FＬOＣＫSIZＥ＊ＬＥN；ｍCoｕnter++){*（CｈildＦloｃｋ＋mCoｕnｔeｒ）＝＊（pＣhid＋mCoｕｎtｅr);｝｝//子函数,将输入的四段基因中最好的两段存放在mＭｏＦｋＴemｐ１和mMoFkTｅmp2中／/返回交叉信息,返回１为交叉，返回－1为没交叉iｎｔBｅsｔCｈip（iｎt*ｍＭｏＦkTｅmp１,iｎt*ｍMoFkTemｐ2,ｉｎｔ*mFaＦｋTｅｍｐ１,int*mFaＦｋＴeｍp2，inｔmCrosｓLｅn1，ｉntmCrｏssLen２，fｌoaｔ＊mData)｛intvＦlag＝0,vＣoｕnter1；intvＴemp1；inｔｖＬeｎ;intＦLAG＝-1；ｖLen＝mCｒｏssＬen1+mＣrｏssLen2;//推断前一部分序列的特性并存储好的序列vＦlａg=ＢｅstJuｄgeｒ(mMｏFkTｅmp1，mＦaＦkTemp１,mCrｏｓsLen1，mＤata，vLeｎ）；iｆ（vＦｌag==２）｛for（vCｏunteｒ1＝０；ｖＣｏunter１〈ｍCrｏｓsLeｎ１;vCounteｒ１+＋){ｖTemｐ1=*（ｍMoFkTemp1+vCountｅr1）;*(mMoFkＴemp1+ｖCｏｕｎter１）＝＊(mFaFｋＴｅmｐ1+ｖＣｏｕnter１）;＊(mFａFkTeｍp1+vCounｔer１)＝vTｅｍｐ１;｝FLAG=１;}／／推断后一部分序列的特性并存储好的序列vFlag=BｅstＪuｄger（mMoFkＴeｍp２,mＦaＦkTemp２,mCroｓsLen2，mData,vLen）；iｆ(vＦlaｇ==2)｛for（vＣｏunｔｅｒ1=0;vCｏuｎｔｅｒ1＜ｍCrossＬen2；ｖCounter１＋+)｛ｖＴｅmｐ1＝＊（mMｏFｋTemp2+vCoｕｎｔer1）；*(mＭoＦｋTｅｍp2+vCounｔeｒ1）=＊（mFａFkＴemp2＋vCｏuntｅr1）；＊（mＦａFkTeｍp２＋vCｏuｎｔer1）=ｖＴemp1；}ＦLAG=－１＊ＦLAＧ；}ｒeｔｕｒｎ(FLAG);}/*＊*＊＊＊*＊＊＊**＊＊*＊＊＊*＊*＊*＊变异子函数*＊**＊＊＊＊＊＊*****＊＊*＊＊＊*＊＊*／vｏｉdGenAbｅr（ｉｎｔ*MｏthｅrＦｌｏｃk，iｎｔ＊FathｅrFlock,int＊BesｔGen,flｏatP,ｆloat＊ｍData)｛intmＣouｎｔｅr,mCｏuｎｔer１,mCounter2；ｉntｍＩndｅｘ［LEＮ］;ｉntmTｅmp1=０；for（ｍCｏunｔeｒ=0;ｍCounter<LＥN；mＣounter＋+）｛if（P＞UniＲnd(））//当满意变异概率时进行变异母代｛PｅｒmutＲnd（LEＮ，1，mInｄｅx）；ｍTｅmｐ1=＊（MoｔherＦloｃｋ+mＣｏｕｎter*LＥＮ＋mＩｎdex［１］)；＊(ＭｏthｅrFｌock＋ｍCounter*LEＮ+mＩｎｄｅx［1］)=＊（ＭothｅｒＦloｃk+ｍCoｕnteｒ＊ＬEN+mInｄｅx[２]）；＊（MoｔhｅｒFloｃｋ+ｍＣｏunteｒ*LEN+ｍＩｎdex[２］）=ｍTｅｍp１；mTemp１=*（MotherＦｌｏcｋ+mCｏuｎteｒ＊ＬEN+mIndeｘ[３]）；*（ＭothｅｒＦlｏck+mCountｅｒ＊LEN+ｍＩｎdｅx[３］）=*（ＭoｔｈeｒＦloｃk+mCｏuｎteｒ＊ＬＥN+mIｎｄex[４])；*(MoｔherFlock+mCouｎter＊LEN+mIndｅx[4])＝mTemp1；｝ｉｆ（Ｐ>UniRｎｄ(）)／/当满意变异概率时进行变异父代{PermuｔＲnd(LＥN，1，ｍInｄex)；mTemｐ１＝＊（ＦatｈeｒFlock＋mCｏuｎｔer＊ＬＥＮ+mIndex［1］）；＊(FａｔherFｌock+ｍCoｕnｔer*ＬＥN+mＩndex［1］）=*（FａｔherFloｃk+mCｏuｎteｒ＊LEＮ＋mIｎdex[２]）;＊（ＦatｈerFｌoｃk＋ｍＣoｕnter＊LＥＮ+ｍIｎｄeｘ［2]）=mTemp1;mＴemｐ１＝＊(FaｔhｅrFlｏｃｋ+mCounter*LEＮ+mInｄｅx[3］);＊（FaｔhｅrFlock＋mＣｏｕnｔer*LEN+mIｎdeｘ［3])＝＊(ＦatｈeｒFｌｏcｋ＋mＣoｕnｔer＊LEN+mＩndｅx［4］)；＊(FatherFｌock+ｍCounter＊LEＮ＋ｍＩｎｄex[4］）=ｍＴemp1；｝｝/／保存最好的序列ｍTｅmｐ1=ＢesｔJuｄger(BestＧen，ＭotheｒFloｃｋ，ＬEＮ,mDａta，ＬEN)；if(ｍTemp1＝=２）{ｆor（mＣｏuｎter=0；ｍCouｎtｅr＜LEN；ｍCouｎｔｅr+＋）{*(BeｓtGen＋mCoｕnter）＝*（ＭoｔherFｌoｃk+mCoｕnteｒ）;｝}eｌse｛fｏr(mCountｅr＝0;mCounｔｅr<LEＮ；mＣouｎter+＋）{＊(MoｔｈerＦlｏck+ｍCounter）＝*(BestGｅｎ+mCounｔer)；}}}更多问题请联系我们（HＹＰERLINK＂ｈｔtp：／/bｌｏg.ｓinａ.cｏm．cn／ｇreｅnｓim"hｔｔp：／/ｂｌog．ｓｉnａ.com。ｃn／greensim)（VRP)（2０07—08-291１:22：1２）关于遗传算法博客里已经很多了,这次贴个ｃ的代码,下面的源代码是解决车辆路径问题的。谈一点阅历性的东西,就是在进行染色体交叉时，肯定要注意基因结构的问题。依据简略应用情况,尽量要保证好的基因结构遗传到后代中。其实此时的交叉变异等全部的操作，考虑的是基因结构，而不是单个的基因。所以在设计编码方式时就要考虑到设计出良好的基因结构.便于分割和组合的结构是好的设计。部分源程序：（hｔｔp：//bｌog.ｓiｎa。ｃom．ｃｎ／grｅeｎsｉm）/**＊＊＊＊＊*＊＊******＊*＊*＊*＊*＊＊最优化函数＊*＊*＊*＊***＊*＊＊*＊＊＊**＊＊＊＊＊＊＊/voｉdＧＡOｐtiｍ(fｌoａt*ｖData,fｌoaｔvP，ｉntｖＧeｎNｕm，inｔ＊pBestGen）｛intvFｌｏcｋSize=ＦLOＣＫＳIZE;iｎｔGENNUＭ=vＧeｎNum;floatP＝vP；ｉntvＬｅｎ=LEＮ;ｉｎtＭotherFｌoｃk［ＦLOＣKSＩZＥ］[LＥN］;intFatherFlock［FＬOCKＳIZＥ］［LEＮ］；iｎtCｈｉlｄFlｏcｋ［2＊ＦLＯＣKSIZE][LＥN］；intｍBｅｓｔGｅn［ＬＥＮ］;iｎtmＣｏunｔer，mCoｕnｔeｒ1；ｉｎt＊ｐTｅｍｐ1；／/产生初始种群for(mCouｎｔer１=0；mＣｏuｎter１〈FLOＣKＳＩＺE；mCoｕntｅｒ1＋+）｛pTemｐ1=MoｔｈｅｒFlocｋ［ｍCouｎtｅｒ1］;ＰｅrmｕｔRｎｄ（ＬEN,１，pTemp１）；｝ｆor（mCｏuｎter1＝0；mＣountｅr１<FLOＣＫＳIＺE；mCoｕntｅｒ1++)｛pＴemｐ1=FathｅｒＦlock［mCoｕｎter１]；PermutRnd(ＬEＮ,1，ｐTｅmｐ１）;}PermuｔRｎｄ(ＬEN，１，mＢeｓｔGeｎ）；//初始化最优种群for（mCoｕnｔer=0；mCounter〈GＥNNUＭ；ｍCounｔer++)｛／/交叉ＧenCross(MoｔherＦlock，ＦathｅrＦloｃｋ,ChilｄＦlｏｃk,vDatａ）;／／遗传GｅｎＨerｉ(MｏthｅｒFlｏｃk，FaｔhｅrＦlｏcｋ，ChilｄＦlocｋ，mBｅstGen，vData）；//变异GenAbeｒ（MoｔheｒFlｏｃk，FatｈｅrＦlocｋ，mBｅstＧen，vP，vDａtａ)；}fｏr(mCoｕntｅr=0；mＣｏｕｎｔer＜ｖLeｎ；mＣouｎｔｅr＋+)｛＊(pBｅstＧｅn＋mCｏuｎｔer)=mＢｅｓtGｅn［mＣouｎtｅr］;｝ｒetｕrn；｝/＊＊＊＊*＊＊＊＊**＊*＊＊＊****＊*＊*＊＊交叉子函数＊*＊**＊＊**＊*＊*＊＊＊*＊＊*＊＊*＊*＊*/voｉｄGeｎCross（int*MoｔherFlｏcｋ，ｉｎt*FatｈｅrFｌｏｃk,ｉｎt＊ＣhiｌｄFlｏｃk，fｌoaｔ*vＤata)｛intmＣouｎter，mCoｕntｅｒ1，mCｏuｎteｒ2,mCoｕnter３;iｎｔｍIndex＝0;inｔmＣｒosｓLen1=0，mＣroｓｓLen2=0；iｎtmＣrosｓＦlａg＝0；inｔmMoFkTeｍｐ1[ＬEN],mＭoＦkＴemp２[LEＮ]，mFａFｋＴemｐ1［ＬＥN]，ｍＦａFkＴemp2［ＬＥN］；intmMothｅｒFlock［FLＯCKＳIＺE］［ＬEＮ］,mFathｅrFｌock[FLOＣKSIZＥ］[ＬEN］;ｉnｔmCｈildFｌock［２＊ＦLＯCKSIZＥ］[LEN］；ｉntmIndex１［LEＮ],ｍＩndeｘ２[LEN]；inｔ＊pＭo，＊pＦa,＊pＣhid；pMｏ=ｍMotherFlocｋ［0];pFa＝mFatｈerFｌoｃk[0］;ｐChid=mCｈildFlocｋ［0］;foｒ(mCoｕｎtｅr=0；mＣｏunｔer<FLOＣKSＩＺＥ*ＬEN;ｍCountｅr+＋）｛＊(pＭo+mCounｔer）=*（MotheｒFlock+mＣounｔｅr）;＊（pFa＋mCounｔｅr）=*（FaｔｈerFloｃｋ+mCouｎtｅｒ）;｝for(mCoｕnｔer＝0；mCountｅr＜FＬＯＣKＳＩZE;mＣounter＋+)｛/*进行双亲双子交叉＊//／产生交叉点mIｎdeｘ=ｆloｏr（UniRnd()*ＬEN)；//依据交叉点,寻找两段合适的遗传序列fｏr（mCｏｕｎter1=0；ｍCoｕｎter１＜LＥN；mＣｏｕｎtｅｒ１＋+)／/数组初始化{mMoＦkTemｐ1［mＣoｕntｅr1］=０；mMｏFkTｅｍp2［mCounｔeｒ１］=0;mFａFkTemｐ1［ｍCｏｕntｅｒ１］＝0;ｍFaFkTemp2[mCountｅr１］＝０；｝//存储四段序列ｆor（ｍＣｏunter1=０，ｍCｏｕnter2=０，mＣｏuｎter３=0；mCountｅr1〈LＥN;mＣounｔer1＋+)｛ｉf（mCｏunter1<ｍInｄex）｛mMoＦkTemp１[ｍCouｎtｅｒ2]=mMotheｒFlock［mCoｕntｅr］［ｍＣounter１］；ｍFaＦkTｅｍp１[mＣountｅr2］=mFａtherFｌocｋ［ｍCｏunｔer]［mCｏunｔer1］；mCoｕnter２＋＋;｝elsｅ｛mＭoFkＴｅｍp2［ｍCouｎtｅr3］=ｍMotherFｌocｋ［mCｏunter］［mCｏｕnter1];ｍFaFkＴｅmp２［mＣouｎtｅｒ3]=mＦatherFloｃｋ[mＣouｎｔeｒ］[mＣounter1］；mＣountｅｒ３++;}}mCrosｓＬen1＝mInｄｅｘ—1;mCｒoｓsLen２＝LEN—mCｒosｓLｅｎ1；／／将两段好的序列放在mMoFｋTeｍｐ１，mMｏＦkTemｐ2中,差的放在mFaFkTｅmp1，mＦａFkTｅｍp2中ｍＣroｓsＦｌaｇ＝BｅstChiｐ(mＭoＦkＴeｍp1,mＭoＦkＴｅmp２,mＦａFｋTemp１,mFaＦkＴeｍp2，mＣroｓsLen1，ｍCｒoｓｓＬｅn２，ｖＤａtａ）；／／依据两段序列构造完整基因，存放在子代中PｅrmutRｎd(ｍCrｏssLen1，1,mInｄｅｘ1）;／/产生补充基因的随机数PｅｒmutＲnd（mCrossLen２，1,mＩndｅｘ2）；foｒ(mCounｔer1=0，mＣoｕnteｒ2＝0；mＣｏunｔeｒ1〈LEN;mCｏuｎteｒ1＋+)｛if(ｍCoｕnｔer１<＝mCｒoｓｓＬeｎ1）｛mＣhｉｌｄFloｃk[２＊mＣｏuｎteｒ］[mCｏunteｒ1]＝mMoFｋＴｅmp1［mCounｔeｒ1］；if(mCrossＦｌag＝＝1）／／如果交叉成功,则补充基因,否则直接复制到子代｛mCｈildＦｌｏｃk［2＊mCoｕntｅｒ＋１］[ｍＣounter1］＝mＦａＦｋTｅmｐ１［mIndｅｘ1[mCoｕnｔer1]］；}elｓe｛mＣhilｄFlock［２*mＣounter+1][ｍCｏuntｅｒ1］＝mFａＦkTｅmp1［mＣｏｕｎter1］；}}ｅlse｛ｍＣhildＦlock[2＊mCouｎteｒ]［ｍCouｎｔeｒ1］＝mMoＦｋTeｍｐ２［mＣoｕｎtｅr2］;if(mＣｒossFlａｇ＝＝１)｛mChildＦｌoｃk［2*mCoｕnteｒ+1］[mCoｕnter１]＝mFaFｋTemp2［mIndex2［ｍＣoｕntｅr2］］；｝ｅlｓｅ｛ｍＣhiｌdFｌock［2＊mCoｕｎter＋１]［mCｏｕｎｔeｒ１]=mFａFｋTｅｍp２[ｍCouｎter２］;}mCouｎter2＋+；｝｝｝/／最后把产生的子代转入到输入参数ＣｈildＦlock中fｏｒ（mCountｅr=０;ｍＣｏuntｅr〈２＊ＦＬOCＫSIＺE＊LEN；ｍCounｔｅr++)｛＊（CｈｉldFlocｋ+ｍCoｕnter)=*（pＣhｉd+mCoｕnｔer）；｝}//子函数，将输入的四段基因中最好的两段存放在ｍＭoFｋTemp1和ｍMoＦkTemp2中/／返回交叉信息，返回1为交叉,返回－1为没交叉iｎｔBｅstChip(int＊ｍＭoFkTemp1，ｉｎt*ｍMoFkTeｍｐ2，iｎｔ＊mFaFkTemp１，int＊ｍＦａFkTemp２,ｉnｔｍCrｏｓsLen1,intmCroｓｓLｅn２，flｏat*ｍＤatａ）｛ｉntvFlag=０，vＣｏunｔｅr１；intｖＴemp1；ｉntvLeｎ；inｔFＬAG=-１;ｖＬｅn=ｍCrｏssＬｅｎ1＋mＣroｓsLen２;//推断前一部分序列的特性并存储好的序列ｖＦlag＝BeｓtＪudｇｅr（mＭoFkTeｍp1，ｍＦaFkTemp1，ｍCｒoｓｓLen1，ｍDａtａ,ｖLen)；iｆ（vFｌag＝=2）｛ｆｏr(vCouｎter1＝0;vＣounｔeｒ１<ｍCrｏｓsLeｎ1;vCoｕntｅr１++）{vTemｐ１=＊(ｍMoFkTeｍp1＋vＣouｎｔer1）；＊(mＭoFｋＴeｍp1+ｖＣounｔｅr1）=*（mＦaＦkＴeｍｐ1＋ｖCｏunｔer1）；*(mFaFkTemp１＋vＣｏｕntｅr1）＝vＴｅmp１；｝ＦＬAG=1；｝//推断后一部分序列的特性并存储好的序列vFlag＝BｅsｔJｕｄger(mMoFkTemp２，mFaFｋTemp2，ｍCｒｏssLｅn2，mＤａta，vLｅn）；ｉf(vFlａg==２)｛fｏｒ（vCoｕｎtｅｒ1=0；vCounter1<mCrossLｅｎ2；vCoｕnｔｅｒ1＋+）{vＴｅｍp１=*（mＭoＦkTemp2+ｖCounｔeｒ1）；*（ｍMｏFkTｅmp２＋ｖＣounter１)=＊(mＦaFｋＴｅｍp２＋vＣｏunｔeｒ１）;*（mFａFkＴemp2＋vＣounter1）＝vＴｅmｐ1;｝ＦLAG=－1*ＦＬAG；}rｅtuｒｎ(FLＡG）;}/＊*＊＊＊＊＊＊*****＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊*变异子函数****＊**＊＊＊＊＊＊*＊***＊＊*＊＊＊＊/voｉdGeｎＡber(ｉnt＊MｏtheｒＦloｃk，inｔ＊FatherFｌｏck，iｎt＊BesｔGｅn，flｏatＰ，ｆloaｔ＊mData){iｎtmCountｅr，ｍＣｏunter１，mＣｏunter2;intmＩｎdex[LEN］;iｎtmTeｍp1=０;fｏr（