基于遗传算法的新安江模型参数优化率定（四）
4.3 C++程序代码
4.3.1 新安江三水源模型
const intVariableNum = 11, //待率定参数个数
const double F = 686, dt = 6;//面积、系列数据的时间间隔
const int Days[4] = {30, 31, 30, 31}; //四至七月份每月天数
const doubleAveE[2][4] = {1.57, 2.29, 2.65, 3.41,0.97, 1.49, 1.71, 2.34};//四至七月份每月的多年平均日蒸发量
double K, WUM, WLM, C, //蒸发(蒸散发能力折算系数、分层蓄水容量、深层蒸散发系数)
SM, EX, KI, //水源划分(自由水蓄水容量、自由水蓄水容量曲线指数、自由水蓄水库出流系数)
doubleaf[M];//af[i]指产流面积比率(%),三水源划分中需要的数据
doubleP1[M], P2[M], P3[M], Qo[ M ]; //三个雨量站实测雨量，实测流域流量
doubleS[M], AU[M], RS[M], RI[M], RG[M];
doubleq[Mq], QS[Mq + M - 1],Qs[Mq + M - 1][M];
doubleQ[Mq + M - 1], QI[Mq + M - 1], QG[Mq + M - 1];
double FuntionDC(doubleCanshu[]);//计算确定性系数
void outputQ(doubleCanshu[]);//输出模拟流量
//**********读入原始数据(函数)************
ifstream infile;//读人三个雨量站实测流域流量
infile.open("infile_3P_Qo.txt");
infile>>P1[i]>>P2[i]>>P3[i]>>Qo[i];
//**********计算确定性系数(函数)************
doubleFuntionDC(double Canshu[])
K = Canshu[10]; WM =Canshu[0]; WUM = Canshu[1]; WLM = Canshu[2]; C = Canshu[3];
SM = Canshu[5]; EX = Canshu[6];KI = Canshu[7];
KKI = Canshu[8]; KKG = Canshu[9];
double WDM =WM - WUM - WLM, KG = 0.7 - KI;
intSumTime1 = 0, SumTime2 = 0;
if(SumTime2 > M) SumTime2 = M;
for(int i = SumTime1; i < SumTime2; i++)
if(P[i] < 3) Ep[i] = AveE[0][j] * K;
else a[i] =WMM*(1 - pow(1 - W[i]/WM,1/(b + 1)));
EL[i] = (Ep[i] - EU[i])*WL[i]/WLM;
ED[i] = (Ep[i] - EU[i])*C - EL[i];
EL[i] = (Ep[i] - EU[i])*WL[i]/WLM;
ED[i] = (Ep[i] - EU[i])*C - EL[i];
WU[i + 1] = WU[i] + P[i] - E[i];
{//以下情况出现产流，注意此时蒸发只发生在WU，即EL=ED=0
R[i] = PE[i] + W[i]- WM + WM*(pow(1 - (a[i] + PE[i])/WMM,b + 1));
WU[i + 1] = PE[i] + WU[i]- R[i];
WL[i+ 1] = WU[i + 1] - WUM + WL[i];
WD[i+ 1] = WL[i + 1] - WLM + WD[i];
if (WD[i + 1] > WDM) WD[i + 1] = WDM;
af[i] = 1 -pow(1 - (a[i]+PE[i])/WMM,b);
double S0 =FE*SM, af0 = 1 - pow(1 - a[0]/WMM,b);
if(i == 0) S[i] = S0*af0/af[i];
else S[i] =S[i - 1]*af[i - 1]/af[i]+( R[i - 1]- RS[i - 1] - RI[i - 1] - RG[i - 1])/af[i];
AU[i] = SMM*(1 - pow(1 - S[i]/SM,1/(EX + 1)));
RS[i] =(S[i] + PE[i] - SM)*af[i];
RS[i] =(S[i] + PE[i] - SM + SM*(pow(1 - (AU[i] + PE[i])/SMM,EX + 1)))*af[i];
RI[i] = KI*(S[i] + (R[i] -RS[i])/af[i])*af[i];
for(int i = 0; i < Mq + M - 1; i++)
if(i < j +Mq) Qs[i][j] = RS[j]/10*q[i - j];
for(int i = 0; i< Mq + M - 1; i++)
for(int i = 1; i < Mq + M - 1; i++)
QI[i] = RI[i]*(1 - KKI)*U + QI[i - 1]*KKI;
QG[i] = RG[i]*(1 - KKG)*U + QG[i - 1]*KKG;
for(int i = 0; i< Mq + M - 1; i++)
//**********输出模拟流量过程(函数)************
outfile.open("outfile_Q.txt");
outfile<<"模拟效率系数"<<FuntionDC(Canshu)<<endl
<<setw(10)<<"P雨量"<<setw(10)<<"Q实测"<<setw(10)<<"Q模拟"<<endl;
outfile<<setw(10)<<P[i]<<setw(10)<<Qo[i]<<setw(10)<<Q[i]<<endl;
4.3.2 基因遗传算法
const intGenerationNum = 200,//最大演算世代次数
SumNum = 60,//当最优适应度重复次数超过此值时停止演算
ChromosomeNum =11;//每个个体的基因（待率定参数）数目
const double ChrTop[ChromosomeNum]//基因（待率定参数）的阈值上限
={200,20, 90, 0.20, 0.4, 25, 1.5, 0.7, 1.0, 1.0, 1.5},
ChrBottom[ChromosomeNum]//基因（待率定参数）的阈值下限
={120,10, 60, 0.09, 0.1, 5, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5},
Pc = 0.5,//个体的交叉率（crossoverrate）
PmInd = 0.7,//个体变异率（mutationrate）
PmChr = 0.5,//变异个体的基因变异率（mutationrate)
intnc = (int)((IndividualNum - 1)*Pc/2),//nc对个体的基因参与交叉
ncChr = (int) (ChromosomeNum*PcChr),//两个体交叉的基因数
nmInd = (int) ((IndividualNum - 1)*PmInd),//nmInd个个体发生变异
nmChr = (int) (ChromosomeNum*PmChr),//个体的nmChr个基因发生变异
x, y,tx1,tx2, Best,Worst,//挑出最优及最差的个体
doubleIndChr[IndividualNum][ChromosomeNum],//每代种群的所有个体的基因
Fitness[IndividualNum],//个体的适应度
BestIndChr[ChromosomeNum],//备份最优个体的基因
SumPs[IndividualNum] ={0}, //累积选择概率
rs[IndividualNum] ={ 0},//伪随机数,选择时使用
outfile.open("outfile_BestIndividual.txt");//写出文件，用于绘制遗传算法的进化过程
outfile<<setw(10)<<"WM"<<setw(10)<<"WUM"<<setw(10)<<"WLM"<<setw(10)<<"C"<<setw(10)<<"b"
<<setw(10)<<"SM"<<setw(10)<<"EX"<<setw(10)<<"KI"
<<setw(10)<<"KKI"<<setw(10)<<"KKG"
<<setw(10)<<"BestFit" <<setw(10)<<"WorstFit" <<setw(10)<<"AverageFit"<<endl;
srand( (unsigned)time(NULL ) );
for(int i=0; i<IndividualNum; i++)
for (int j=0; j<ChromosomeNum ;j++)
IndChr[i][j] = (double)rand()/RAND_MAX*(ChrTop[j]-ChrBottom[j])+ChrBottom[j];
for(int g = 1; g< GenerationNum; g++)
for(int i = 0; i <IndividualNum - 1; i++)
Fitness[i]= FuntionDC(IndChr[i]);
Fitness[IndividualNum- 1] = FuntionDC(IndChr[IndividualNum -1]);
for(tx1 = 0; tx1 < IndividualNum; tx1++)
for( tx2 = tx1+1; tx2< IndividualNum; tx2++)
if(Fitness[tx1]< Fitness[tx2])
if(tx2 ==IndividualNum) break;
for(tx1 = 0; tx1 < IndividualNum; tx1++)
for( tx2 = tx1+1; tx2< IndividualNum; tx2++)
if(Fitness[tx1]> Fitness[tx2])
if(tx2 ==IndividualNum) break;
for (int k=0; k<ChromosomeNum;k++)
outfile<<setw(10)<<IndChr[Best][k];
temp =IndChr[IndividualNum - 1][k] ;
IndChr[IndividualNum- 1][k] = IndChr[Best][k];
outfile<<setw(10)<<Fitness[Best]<<setw(10)<<Fitness[Worst];
temp = Fitness[IndividualNum - 1];
Fitness[IndividualNum -1] = Fitness[Best];
for(int i = 0; i < IndividualNum - 1; i++)
rs[i] = (double)rand()/RAND_MAX;
outfile<<setw(10)<<(SumFitness+ Fitness[IndividualNum - 1])/IndividualNum<< endl;
if(BestFitness == Fitness[Best])//进化停滞
if((++CountNum) >= SumNum)break;
for(int i = 0; i <IndividualNum - 1; i++)
SumPs[i] =Fitness[i]/SumFitness;
for(int j = i+1; j< IndividualNum - 1; j++)
for(int i = 0; i < IndividualNum - 1; i++)
for(int j = 0 ; j< IndividualNum - 1; j++)
for (int k=0;k<ChromosomeNum; k++)
//**********交叉(开始)************
x = (int)((double)rand()/RAND_MAX*(IndividualNum - 2) + 0.5);
y = (int)((double)rand()/RAND_MAX*(IndividualNum- 2) + 0.5);
int k = (int)((double)rand()/RAND_MAX*(ChromosomeNum - 1) + 0.5);
IndChr[x][k]= r*temp+(1-r)*IndChr[y][k];
IndChr[y][k]= r*IndChr[y][k]+(1-r)*temp;
//**********变异(开始)************
double t = g/GenerationNum;//变异运算的进化标记
for(int i = 0; i < nmInd; i++)//随机变异个体
x = (int)((double)rand()/RAND_MAX*(IndividualNum- 1) + 0.5);
for (int k=0;k<ChromosomeNum ;k++)
BestIndChr[k]= IndChr[x][k];//备份最优基因
for(int j = 0; j <nmChr; j++)//随机变异个体上的随机变异基因
int k = (int)((double)rand()/RAND_MAX*(ChromosomeNum - 1) + 0.5);
IndChr[x][k]+= (ChrTop[k] - IndChr[x][k])*pow(r*(1-t),Bm);
IndChr[x][k]-= (IndChr[x][k] -ChrBottom[k])*pow(r*(1-t),Bm);
Fitness[x]= FuntionDC(IndChr[x]);
if(Fitness[x] < BestFitness)//变异退化了
for (int k=0;k<ChromosomeNum ;k++)
IndChr[x][k] = BestIndChr[k];//换回最优基因
BestFitness= Fitness[x];//变异优化了
outputQ(IndChr[Best]);//输出模拟流量
4.3.3 主函数
文章转自：http://blog.csdn.net/superwen_go/article/details/7669429
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