用C语言写NAGA-II算法，程序能正常运行，但输出不了结果

Question

下面的自己编辑的适应度函数模块的代码，求找出下面代码的错误

void func(population *pop_ptr);
#include<stdio.h> 
#include <stdlib.h>
#define SIZE 13
double r[SIZE],
       c[SIZE];
float *fp1,*fp2;
void swap(float *p1,float *p2)
{
    float temp;
    temp=*p1;
    *p1=*p2;
    *p2=temp;
}

void func(population *pop_ptr)
{
  /*File ptr to the file to store the value of the g for last iteration
    g is the parameter required for a particular problem
    Every problem is not required*/
 
 
    float *realx_ptr, /*Pointer to the array of x values*/
    *binx_ptr,      /* Pointer to the binary variables */
    *fitn_ptr,      /*Pointer to the array of fitness function*/
    x[2*maxvar],     /* problem variables */
    f[maxfun],     /*array of fitness values*/
    *err_ptr,      /*Pointer to the error */
    cstr[maxcons];

  int i,j,p,l,t,n,k,m;
  float error, cc;
  FILE 
       *fp1,
       *fp2;
  fp1=fopen("risk.txt","r");
  fp2=fopen("cost.txt","r");

  pop_ptr->ind_ptr= &(pop_ptr->ind[0]);
  
  /*Initializing the max rank to zero*/
  pop_ptr->maxrank = 0;
  for(i = 0;i < popsize;i++)
    {
      pop_ptr->ind_ptr = &(pop_ptr->ind[i]);
      realx_ptr = &(pop_ptr->ind_ptr->xreal[0]);
      binx_ptr = &(pop_ptr->ind_ptr->xbin[0]);
      
      for(j = 0; j < nvar; j++)
    { // Real-coded variables 
      x[j] = *realx_ptr++;
    }

      for(j = 0; j < nchrom; j++)
    { // Binary-codced variables
      x[nvar+j] = *binx_ptr++;
    }
      
      fitn_ptr = &(pop_ptr->ind_ptr->fitness[0]);
      err_ptr = &(pop_ptr->ind_ptr->error);
  

      /*   DO NOT CHANGE ANYTHING ABOVE   */
      /*----------------------CODE YOUR OBJECTIVE FUNCTIONS HERE------------*/
      /*All functions must be of minimization type, negate maximization
            functions */
      for(p=1;p<SIZE;p++)
      {
          x[p]=p;
      }
      for(n=1;n<SIZE/2;n++)
      {
          p=rand()%SIZE+1;
          l=rand()%SIZE+1;
          x[p]=p;
          x[l]=l;
          if(l!=p)
              swap(&x[p],&x[l]);
      }

      /*============Start Coding Your Function From This Point=============*/
  
for(m=1;m<SIZE;m++)
{
    if(fp1!=NULL)
      {
          fscanf(fp1,"%f",&r[m]);
          fclose(fp1);
      }
      else
          printf("Er\n");

      if(fp2!=NULL)
      {
          fscanf(fp2,"%f",&c[m]);
          fclose(fp2);
      }
      else
          printf("Er\n");
}
  f[1]=0.00;
  f[2]=0.00;
  for(t=1;t<SIZE;t++)
  {
      // First fitness function
      f[1] = r[t]*x[t];
      f[1]++;
      // Second Fitness Function
      f[2] = c[t]*x[t];
      f[2]++;

      /*=========End Your Coding Upto This Point===============*/

      /******************************************************************/
      /*              Put The Constraints Here                          */
      /******************************************************************/
      // g(x) >= 0 type (normalize g(x) as in the cstr[1] below)
      /*===========Start Coding Here=============*/

          cstr[1]=x[0]-x[t];
          cstr[2]=x[t]-x[t];
          cstr[3]=x[SIZE]-x[t];
          if((cstr[1]=1)&&(cstr[2]=0)&&(cstr[3]=-1))
              continue;
  }
      /*===========Constraints Are Coded Upto Here=============*/
      /*   DO NOT CHANGE ANYTHING BELOW  */

      for(k = 0 ; k < nfunc ;k++)
    {
      *fitn_ptr++  = f[k];
    }
      
      for (k = 0;k < ncons; k++)
    {
      pop_ptr->ind_ptr->constr[k] = cstr[k];
    }
      error = 0.0;
      for (k = 0;k < ncons;k++)
    {
      cc = cstr[k];
      if(cc < 0.0)
        error = error - cc;
    }
      *err_ptr = error;
    }
  
  /*---------------------------* RANKING *------------------------------*/
  
  if(ncons == 0)
    ranking(pop_ptr);
  else
    rankcon(pop_ptr);

  return;
  }

附：下面是模型的目标函数和约束。
（1）目标函数
设有向网络G=(N，A)，其中 N 和 A 分别为节点集合和有向边集，A={(i,j)；i,j∈N}，路段(i,j)的上的决策变量为x_ij，若路段连接节点i和j，则为1，否则为0。

其中，R_((i,j) )和F_((i,j) )为计算出的已知量，N为某条可行路径中的路段数
（3）约束

其中，式（1）为起点约束，（2）为中间点约束，（3.）为终点约束；式（4）为限定决策变量。

Answer 1

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