本作品介绍了一种使用Fortran编写的高效遗传算法程序。该程序旨在解决复杂优化问题，并通过模拟自然选择和遗传学原理来迭代改进解的质量。
本资源提供了一个用Fortran语言编写的遗传算法源程序代码，实现了该算法的基本功能。以下是对这个程序的详细解释：
1. 程序结构
此程序包含多个模块，每个模块负责不同的任务。主要模块包括：
- data_type 模块：定义了整数和实数的数据类型。
- data_Rosen 模块：包含了 Rosenbrock 函数的相关参数设置。
- data_HDE 模块：设置了遗传算法的各类参数。
- Rosen 程序：实现了整个遗传算法的核心逻辑。
2. 数据类型
程序中使用了两种基本数据类型：
- 整数，kind=4（代表 4 字节整型）；
- 实数，kind=8（表示为 8 字节浮点型）；
3. Rosenbrock 函数
Rosenbrock 函数通常用于测试优化算法的性能。其数学表达式如下：
f(x) = sum(100.0*(x(1:i-1)**2-x(i))**2 + (1-x(1:i))**2)
这里，向量 x 的维度为 Dim_XC。
4. 遗传算法参数
程序中定义了多个遗传算法的变量，包括：
- NP：种群大小。
- itermax：最大迭代次数。
- strategy：策略选择（影响进化过程）；
- refresh：刷新间隔时间；
- iwrite：输出结果文件编号；
- bestmem_XC: 最优解存储数组;
- bestval: 最佳目标函数值记录点；
- nfeval: 目标函数评估的总次数。
5. 程序实现
Rosen程序模块内包含：
- 初始化过程（包括种群、适应度和其他参数）。
- 遗传算法的主要逻辑，如选择、交叉和变异等操作。
- 对目标函数值进行计算。
- 结果输出至指定文件中。
6. 数据输出结果
该程序的最终输出信息包含了最优解的目标函数值、评估次数以及对应的变量取值。这为使用遗传算法解决复杂优化问题提供了全面的支持。
5星
