Evolutionair zoekalgoritme (Evolutionary Search) in C++- uitleg, voorbeeld en code

Het Evolutionary Search-algoritme is een optimalisatiemethode gebaseerd op het mechanisme van natuurlijke evolutie. Dit algoritme simuleert het evolutieproces van individuen binnen een populatie over generaties heen om de beste oplossing voor een probleem te vinden.

Hoe het werkt

1. Populatie-initialisatie: creëer een initiële populatie van willekeurig gegenereerde individuen.
2. Evaluatie: Evalueer de kwaliteit van elk individu in de populatie op basis van de objectieve functie of evaluatiecriteria.
3. Selectie: Selecteer een subset van de beste individuen uit de huidige populatie op basis van kansen of selectiecriteria.
4. Evolutie: creëer een nieuwe generatie door crossover- en mutatiebewerkingen toe te passen op de geselecteerde individuen.
5. Iteratie: Herhaal stap 2 tot en met 4 over meerdere generaties totdat een bevredigende oplossing is bereikt of een vooraf bepaald aantal iteraties is bereikt.

Voorbeeld: de Fibonacci functie optimaliseren met behulp van Evolutionair zoeken

Beschouw het optimalisatieprobleem van de Fibonacci functie F(x) = F(x-1) + F(x-2) met F(0) = 0, F(1) = 1. We willen de waarde van x vinden waarvoor F(x) is gemaximaliseerd. De Evolutionaire zoekmethode kan een populatie van willekeurige x-waarden genereren, deze over generaties laten evolueren om de optimale x-waarde te vinden.

Codevoorbeeld in C++

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {  
    srand(time(0));  
  
    std::vector<int> population(populationSize);  
    for(int i = 0; i < populationSize; ++i) {  
        population[i] = rand() % populationSize;  
    }  
  
    for(int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {  
        int bestIndex = 0;  
        for(int i = 1; i < populationSize; ++i) {  
            if(fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {  
                bestIndex = i;  
            }  
        }  
  
        // Crossover and mutation operations can be applied here  
  
        // Example: Replace the worst individual with the best individual  
        population[0] = population[bestIndex];  
    }  
  
    return population[0];  
}  
  
int main() {  
    int populationSize = 50;  
    int numGenerations = 100;  
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

In dit voorbeeld gebruiken we de Evolutionary Search-methode om de Fibonacci functie te optimaliseren. We genereren een populatie van willekeurige x-waarden, evolueren ze over generaties door de beste individuen te selecteren en crossover- en mutatiebewerkingen toe te passen.