私はいくつかのコードで遊んでいます..コンパイルエラーが発生しRND not declared in scope
続けますLinuxで実行されている場合はコードの一部を見つけ、Windowsで定義されている場合はMacユーザーを無視します(大したことではありませんが、私も無視します) !)。コードのその部分を削除し、Linux設定を使用して定義しました(MacはWindowsよりもLinuxに近いと思ったので)が、シードに対しては同じエラーが発生します。奇妙なことに、これらのシードエラーはRNDエラーと同じ場所にあります。だから私の質問は一体何がRND/シードですか?私の検索では、VBに固有のものが見つかりましたが、C ++を使用しているため、それが役立つかどうかはわかりません。
これが盗まれた不快なコードです(視聴者の裁量が推奨されます):
mi = (int)(round(RND*(dimc-1)));
ヒント/提案は素晴らしいでしょう。私はC++について学び始めたばかりなので、非常に単純なものが欠けている可能性があります。
これがコード全体です(ここからそれを盗みましたhttp://cg.iit.bme.hu/~zsolnai/gfx/genetic/):
// a fast genetic algorithm for the 0-1 knapsack problem
// by karoly zsolnai - keeroy@cs.bme.hu
// test case: 1000 items, 50 knapsack size
//
// compilation by: g++ genetic.cpp -O3 -ffast-math -fopenmp
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <limits.h>
#define RND ((double)rand_r(&seed)/RAND_MAX) // reentrant uniform rnd
using namespace std;
struct chromo {
chromo(int dimc) { items = new bool[dimc]; }
~chromo() { items = NULL; }
void mutate(const int dimc, const int count) {
int mi;
for(int i=0;i<count;i++) {
mi = (int)(round(RND*(dimc-1)));
items[mi] = !items[mi];
}
}
bool* items;
int f;
};
int fitness(bool*& x, const int dimc, const vector<int>& v, const vector<int>& w, const int limit) {
int fit = 0, wsum = 0;
for(int i=0;i<dimc;i++) {
wsum += x[i]*w[i];
fit += x[i]*v[i];
}
if(wsum>limit) fit -= 7*(wsum-limit); // penalty for invalid solutions
return fit;
}
void crossover1p(const chromo& c1, const chromo& c2, const chromo& c3, const int dimc, const int cp) {
for(int i=0;i<dimc;i++) {
if(i<cp) { c3.items[i] = c1.items[i]; }
else { c3.items[i] = c2.items[i]; }
}
}
void crossover1p_b(const chromo &c1, const chromo &c2, const chromo &c3, int dimc, int cp) {
for(int i=0;i<dimc;i++) {
if(i>=cp) { c3.items[i] = c1.items[i]; }
else { c3.items[i] = c2.items[i]; }
}
}
void crossoverrand(const chromo &c1, const chromo &c2, const chromo &c3, const int dimc) {
for(int i=0;i<dimc;i++) {
if(round(RND)) { c3.items[i] = c1.items[i]; }
else { c3.items[i] = c2.items[i]; }
}
}
void crossoverarit(const chromo &c1, const chromo &c2, const chromo &c3, int dimc) {
for(int i=0;i<dimc;i++) {
c3.items[i] = (c1.items[i]^c2.items[i]);
}
}
bool cfit(const chromo &c1,const chromo &c2) { return c1.f > c2.f; }
bool cmpfun(const std::pair<int,double> &r1, const std::pair<int,double> &r2) { return r1.second > r2.second; }
int coin(const double crp) { // a cointoss
if(RND<crp) return 1; // crossover
else return 0; // mutation
}
// initializes the chromosomes with the results of a greedy algorithm
void initpopg(bool**& c, const std::vector<int> &w, const std::vector<int> &v, const int dimw, const int limit, const int pop) {
std::vector<std::pair<int,double> > rvals(dimw);
std::vector<int> index(dimw,0);
for(int i=0;i<dimw;i++) {
rvals.push_back(std::pair<int,double>(std::make_pair(i,(double)v[i]/(double)w[i])));
}
std::sort(rvals.begin(),rvals.end(),cmpfun);
int currentw = 0, k;
for(int i=0;i<dimw;i++) {
k = rvals[i].first;
if(currentw + w[k] <= limit) { // greedy fill
currentw += w[k];
index[k] = 1;
}
}
for(int i=0;i<pop;i++) {
for(int j=0;j<dimw;j++) {
c[i][j] = index[j];
}
}
}
int main() {
printf("\n");
srand(time(NULL));
vector<int> w, v; // items weights and values
int info=0;
FILE *f = fopen("1000_weights.txt","r");
FILE *f2 = fopen("1000_values.txt","r");
while(!feof(f) || !feof(f2) ) {
fscanf(f," %d ",&info);
w.push_back(info);
info=0;
fscanf(f2," %d ",&info);
v.push_back(info);
} // omitted fclose(f1) and fclose(f2) on purpose
const int limit = 50; // knapsack weight limit
const int pop = 250; // chromosome population size
const int gens = INT_MAX; // maximum number of generations
const int disc = (int)(ceil(pop*0.8)); // chromosomes discarded via elitism
const int dimw = w.size();
int best = 0, ind = 0, ind2 = 0; // a few helpers for the main()
int parc = 0; // parent index for crossover
double avg = 0, crp = 0.35; // crossover probability
vector<chromo> ch(pop,chromo(dimw));
bool **c = new bool*[pop];
for(int i=0;i<pop;i++) c[i] = new bool[dimw];
clock_t start = clock();
printf("Initializing population with a greedy algorithm...");
initpopg(c,w,v,dimw,limit,pop);
printf("done!");
for(int i=0;i<pop;i++) {
ch[i].items = c[i];
ch[i].f = fitness(ch[i].items, dimw ,v, w, limit);
}
printf("\n\n");
for(int p=0;p<gens;p++) {
std::sort(ch.begin(), ch.end(), cfit);
#pragma omp parallel for shared(ch)
for(int i=0;i<pop;i++) {
if(i>pop-disc) { // elitism - only processes the discarded chromosomes
if(coin(crp)==1) { // crossover section
ind = parc+round(10*RND); // choosing parents for crossover
ind2 = parc+1+round(10*RND);
// choose a crossover strategy here
crossover1p(ch[ind%pop],ch[ind2%pop],ch[i],dimw,round(RND*(dimw-1)));
// crossoverrand(ch[ind],ch[ind2],ch[i],dimw);
// crossoverarit(ch[0],ch[1],ch[i],dimw);
ch[i].f = fitness(ch[i].items, dimw ,v, w, limit);
parc += 1;
}
else { // mutation section
ch[i].mutate(dimw,1);
ch[i].f = fitness(ch[i].items, dimw ,v, w, limit);
}
}
avg += ch[i].f;
if(ch[i].f>best) best=ch[i].f;
}
parc = 0;
if(p%5==0) {
printf("\n#%d\t",p);
printf("best fitness: %d \t",best);
printf("avg fitness: %f",avg/pop);
if(best == 675) goto end; // psst...don't tell anyone
}
best = avg = 0;
}
end:
printf("\n\n");
clock_t end = clock();
double t = (double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("\nCompletion time: %fs.\n",t);
return 0;
}