- •Лабораторная работа № 2. Изучение основных операторов кроссинговера
- •4. Содержание отчета по лабораторной работе
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 3. Изучение основных операторов мутации (4 часа)
- •1. Цель работы
- •2. Порядок выполнения лабораторной работы
- •2.1. Изучить теоретическое введение.
- •3. Задания к лабораторной работе
- •4. Содержание отчета по лабораторной работе
- •4.1. Название и цель работы.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 4. Изучение операторов селекции и отбора (2 часа)
- •1. Цель работы
- •2. Порядок выполнения лабораторной работы
- •2.1. Изучить теоретическое введение.
- •3. Задания к лабораторной работе
- •4. Содержание отчета по лабораторной работе
- •4.1. Название и цель работы.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 5. Построение простого генетического алгоритма (4 часа)
- •1. Цель работы
- •2. Порядок выполнения лабораторной работы
- •2.1. Изучить теоретическое введение.
- •3. Задания к лабораторной работе
- •4. Содержание отчета по лабораторной работе
- •4.1. Название и цель работы.
- •4.4. Примеры решений. Контрольные вопросы
- •2. Стратегии создания начальной популяции
- •3. Механизм передачи наследственной информации
- •4. Оператор кроссинговера
- •2 → 1(1); → 4(4); → 2(Цикл);
- •5. Оператор мутации
- •6. Операторы селекции и отбора
- •7. Структура генетического алгоритма
Лабораторная работа № 4. Изучение операторов селекции и отбора (2 часа)
1. Цель работы
Ознакомиться с основными принципами и операторами селекции и отбора в ГА.
2. Порядок выполнения лабораторной работы
2.1. Изучить теоретическое введение.
2.2. Последовательно выполнить все задания к лабораторной работе.
2.3. Проверить правильность выполнения заданий не менее, чем на пяти примерах.
2.4. Оформить отчет по лабораторной работе.
2.5. Ответить на контрольные вопросы.
3. Задания к лабораторной работе
3.1. Написать программу, реализующую различные виды селекции. Продемонстрировать и объяснить работу программы на примерах.
3.2. Написать программу, реализующую различные виды отбора. Продемонстрировать и объяснить работу программы на примерах.
3.3. На основе полученных знаний предложить новые модификации операторов селекции и отбора. Написать программу, реализующую разработанные схемы. Продемонстрировать работу программы на примерах.
4. Содержание отчета по лабораторной работе
4.1. Название и цель работы.
4.2. Задания.
4.3. Примеры решений.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение селекции.
2. Перечислите основные виды селекции. Приведите примеры реализации основных видов селекции.
3. Поясните сущность отбора и его в реализации ГА.
4. Перечислите основные виды отбора, их сущность, особенности и достоинства.
5. Опишите различные схемы отбора, реализуемые при решении оптимизационных задач, и приведите примеры.
6. Опишите эволюционный процесс как процесс развития популяции.
7. Объясните значение терминов: лидер популяции, аутсайдер популяции.
Лабораторная работа № 5. Построение простого генетического алгоритма (4 часа)
1. Цель работы
Ознакомиться с различными схемами выполнения простого генетического алгоритма. Изучить применение фундаментальной теоремы генетических алгоритмов.
2. Порядок выполнения лабораторной работы
2.1. Изучить теоретическое введение.
2.2. Последовательно выполнить все задания к лабораторной работе.
2.3. Проверить правильность выполнения заданий не менее, чем на пяти примерах.
2.4. Оформить отчет по лабораторной работе.
2.5. Ответить на контрольные вопросы.
3. Задания к лабораторной работе
3.1. Выполнить одно из заданий к лабораторной работе и построить на основе описаний ГА Холланда, Голдберга и Девиса ПГА вычисления min (max) функции:
а) min функции f(x) = 5x3 – 4 на интервале [1, 2, 3, 4, 5];
б) max функции f(x) = 2x4 + 12 на интервале [0, 1, 2, 3, 4];
в) max функции f(x) = 3x3 - 2x + 5 на интервале [1 - 10];
г) min функции f(x) = 5x2 + 2x - 10 на интервале [5 - 15];
д) min f(x) = x3 +2 x2 на интервале [5, 6, 7, 8, 9];
е) min f(x) = x2 - 5x + 6 на интервале [3, 4, 5, 6, 7];
ж) max f(x) = x2 + 20x - 34 на интервале [8 - 12];
з) max f(x) = x2 + 0.1x - 23 на интервале [9 - 14].
Размер начальной популяции - 10, формирование начальной популяции - по выбору пользователя, вероятность кроссинговера - 70%, вероятность мутации - 20%, число генераций - не менее 10.
3.2. Написать программу, реализующую различные схемы ПГА с возможностью задания пользователем размера популяции, числа генераций и вероятностей ОК, ОМ и ОИ.
3.3. Сравнить результаты работы ПГА по Голдбергу, Холланду и Девису.
4. Содержание отчета по лабораторной работе
4.1. Название и цель работы.
4.2. Задание.
4.3. Структурная схема алгоритмов.