遗传算法中的交叉

Question

我得到错误的部分（更具体地说，我得到一个弹出窗口说 Debug error！Abort () has been called）是我尝试进行交叉的部分。

for (int i = 0; i < number_of_variables; i++)
    {
        int gene1 = gene_selection(rng);
        std::cout << gene1 << " ";
        if (gene1 == 0)
        {
            std::cout << "test 0";
            new_individuals[k].chromosomes[0].at(i) = individuals[father].chromosomes[0].at(i);
        }
        else if (gene1 == 1)
        {
            std::cout << "test 1";
            new_individuals[k].chromosomes[0].at(i) = individuals[mother].chromosomes[0].at(i);
        }
    }

它足以显示 "test 0" 或 "test 1"，但它实际上不会将 father/mother 中的基因分配给 new_individual。

我试过改变将旧基因分配给新个体的路线，但无论我尝试什么，我都无法让它发挥作用。

如果有人能告诉我我在哪里（或如何）搞砸了，我将非常感激:)

编辑：单步执行调试器，我得到以下内容

http://prnt.sc/b0iprq LearnCPP.exe 中 .... 的未处理异常：Microsoft C++ 异常：std::out_of_range 在内存位置 ....

另一个编辑：为了清楚起见，中止发生的确切行是：

new_individuals[k].chromosomes[0].at(i) = individuals[father].chromosomes[0].at(i);

Answer 1

我很惊讶你得到 "test0" 或 "test1"，没有 std::endl

关注new_individuals

的故事

您使用

分配和调整它的大小

std::vector<one_individual> new_individuals;
new_individuals.resize(population_size);

接下来这个 resize()，你有一个包含 population_size (5) one_individual 个元素的向量，其中 chromosomes 是大小为 0 的 std::vector<std::vector<double>>。

接下来您将 chromosomes 调整为

for (int i = 0; i < population_size; i++)
{
    new_individuals[i].chromosomes.resize(number_of_variables);
}

此时你有 cromosomes 大小 number_of_variables (7) 但这是什么意思？

这意味着每个 cromosomes 是大小为零的七个 std::vector<double> 的 std::vector。

因此，当您访问

new_individuals[k].chromosomes[0].at(i)

与 k == 1（为什么是 1 而不是 0？）和 i == 0、new_individual[1].chromosomes[0] 存在但的大小为 0，new_individuals[k].chromosomes[0].at(i)检查chromomoses[0]的大小是否至少为1，失败并引发异常(std::out_of_range)

您的意图是分配每个 new_individuals[i].chromosomes[j]?

或者您的意图是写

new_individuals[k].chromosomes[0].push_back(individuals[father].chromosomes[0].at(i));

?

p.s.: 对不起我的英语不好

--- 编辑---

如果您打算保留 7x7 chromosomes，一种方法可以是

for (int i = 0; i < population_size; i++)
{
    new_individuals[i].chromosomes.resize(number_of_variables);

    for (int j = 0; j < population_size; j++)
        new_individuals[i].chromosomes[j].resize(number_of_variables);
}

即使使用push_back()，我建议您保留 space

for (int i = 0; i < population_size; i++)
{
    new_individuals[i].chromosomes.resize(number_of_variables);

    for (int j = 0; j < population_size; j++)
        new_individuals[i].chromosomes[j].reserve(number_of_variables);
}

遗传算法中的交叉

Crossover in genetic algorithm

c++

genetic-algorithm

crossover