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 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、 指导老师张志坤、 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: — 短学期( 8 月 31 日至 9 月 9 日) 进度安排: 日 期环节进程安排摘要 -8-31布置设计任务及环境搭建 -9-1程序结构设计 -9-2程序编写指导 -9-5查阅资料 -9-6查阅资料 -9-7程序编写、 分析数据 -9-8报告书编写及指导 -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, 是一种经过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。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经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) 终止条件推断: 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。图 1 遗传...
