对于我试图创建的遗传算法,我实现了一种变异机制,但它相当粗糙:
for (int j = 0; j < number_of_variables - 1; j++)
{
std::uniform_int_distribution<int> mutation(0, 20);
int mutation_outcome = mutation(rng);
if (mutation_outcome == 1)
{
new_individuals[k].chromosomes[0].at(j) = dist(rng);
}
}它有效地创造了1/ 20的机会在我的个体中突变其中一个“基因”,这些基因都是双倍的。
它工作得很好,但我真正想做的是能够改变底层的部分。
例如,我有一个具有双值-6.57885的基因,一个转换网站告诉我它是0000000011000000000110100101000010111110000011011110110100101000 in bit。
发布于 2016-05-06 02:21:15
要翻转一个随机位,从1开始,将其左移0到63之间的一个随机数,然后将其与双精度异或:
像Mark B指出的那样,编译的示例,调整了不能对双精度进行异或的事实:
#include <stdlib.h>
double mutate(double input)
{
long double_as_long = *(long*)&input;
int bit_index = rand() % 63; //you must call srand(seed) somewhere first
long mutator = 1 << bit_index;
long output = double_as_long ^ mutator;
return *(double*)&output;
}根据所需的突变程度,您可以在循环中随机调用它的次数。
我希望这能帮到你。
编辑:我使用rand()作为示例来获取位索引,但我强烈建议您使用更好的随机数生成器。
另一个编辑:
位运算符说明:
左移运算符(<<)将一个数字中的所有位左移指定的次数:
1 << 3
0001 becomes 1000异或运算符,也称为异或,(^)在设置为1的位置“翻转”位:
1001 ^ 0100 = 1101
0010 ^ 0011 = 0001 https://stackoverflow.com/questions/37057454
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