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程序设计及应用实训指导书 （Java语言） 昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系 张志坤 李勇编 2016年8月 一、题目 题目：利用遗传算法仿真猕猴桃组培苗变异 二、目的 （1）掌握Java语言开发环境的搭建，掌握Java基础编程知识。 （2）学习遗传算法的基本原理，利用遗传算法进行猕猴桃遗传变异模拟。 （3）利用excel进行遗传变异数据分析，掌握数据分析方法 三、指导教师 张志坤、李勇 四、地点 昆明理工大学呈贡校区信自楼445。 五、时间及进度安排 时间：2015—2016学年短学期（2016年8月31日至2016年9月9日） 进度安排： 日 期 环节进程安排摘要 2016-8-31 布置设计任务及环境搭建 2016-9-1 程序结构设计 2016-9-2 程序编写指导 2016-9-5 查阅资料 2016-9-6 查阅资料 2016-9-7 程序编写、分析数据 2016-9-8 报告书编写及指导 2016-9-9 程序、报告检查及成绩评定 六、设备及器材 设备器材：计算机 软件：（1）JDK 1.7及以上；（2）Eclipse-standard-luna； 七、成果要求 实训同学要求完成（一）、（二）、（三）、（四）、（七） 程序设计及应用同学要求完成（一）、（二）、（三）、（四）、（五）、（六）、（七） （一）、遗传算法的基本原理 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程有哪些信誉好的足球投注网站最优解的方法。已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，是现代有关智能计算中的关键技术。 遗传算法的基本运算过程如下： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，使用M个个体作为初始群体P(0)。 （2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上，利用轮盘赌进行选择。 （4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 （5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。 （6）终止条件判断：若t=T?，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。 确定实际问题参数集 确定实际问题参数集 对参数集进行编码 初始种群 满足停止规则？ 遗传操作 产生新一代种群 结束 1位串编码的参数 2计算目标函数值 3函数值向适应度值映射 4适应度值调整 评价种群 三个基本算子 1选择 2交叉 3变异 图1 遗传算法解决问题的步骤 遗传算法进行问题求解的实质是，在解的空间中不断遗传，而遗传过程中通过适应度值，选择更适应问题的解作为幸存者和后代，逐步逼近最优解。 1、选择： 从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。选择 HYPERLINK /view/53313.htm \t _blank 算子有时又称为再生算子(reproduction operator)。选择的目的是把优化的个体(或解)直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的，目前常用的选择算子有以下几种：适应度 HYPERLINK /view/339062.htm \t _blank 比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法等。其中轮盘赌选择法 （roulette wheel selection）是最简单也是最常用的选择方法。在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。显然，概率反映了个体i的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例。个体适应度越大。其被选择的概率就越高、反之亦然。计算出群体中各个个体的选择概率后，为了选择交配个体，需要进行多轮选择。每一轮产生一个[0，1]之间均匀随机数，将该随机数作为选择指针来确定被选个体。个体被选后，可随机地组成交配对，以供后面的交叉操作。 2、交叉 在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。通过交叉，遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站能力得以飞跃提高。交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。根据编码表示方法的不同，可以有以下的算法： 1)实值重组（real valued recombination） 2)离散重组（discrete reco