遗传算法实验报告

遗传算法实验报告

专业：自动化姓名：张俊峰学号：13351067 摘要：遗传算法，是基于达尔文进化理论发展起来的一种应用广泛、高效的随机搜索与优化方法。本实验利用遗传算法来实现求函数最大值的优化问题，其中的步骤包括初始化群体、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断。该算法具有覆盖面大、减少进入局部最优解的风险、自主性等特点。此外，遗传算法不是采用确定性原则而是采用概率的变迁规则来指导搜索方向，具有动态自适应的优点。

关键词：串集最优化评估迭代变异

一：实验目的

熟悉和掌握遗传算法的运行机制和求解的基本方法。

遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。其求解过程是个最优化的过程。一般遗传算法的主要步骤如下：

（1）随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。。

（2）对该字符春种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b，直到满足停止准则为止：

a计算种群中每个个体字符串的适应值；

b应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代种群。

（3）把在后代中表现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，即为问题的一

个解。

二：实验要求

已知函数y=f（x

1,x

2

,x

3

,x

4

）=1/(x

1

2+x

2

2+x

3

2+x

4

2+1),其中-5≤x

1

,x

2

,x

3

,x

4

≤5,

用遗传算法求y的最大值。三：实验环境

操作系统：Microsoft Windows 7

软件：Microsoft Visual studio 2010

四：实验原理与步骤

1、遗传算法的思想

生物的进化是以集团为主体的。与此相对应，遗传算法的运算对象是由M个个体所组成的集合，称为群体。与生物一代一代的自然进化过程相类似，遗传算法的运算过程也是一个反复迭代过程，第t代群体极为P（t），进过一代遗传和进化后，得到第t+1代群体，他们也是由多个个体组成的集合，记做P（t+1）。这个群体不断地经过遗传和进化操作，并且每次都按照有优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多地遗传到下一代，这样最终在群体中将会得到一个优良的个体X，它所对应的表现性X将达到或接近于问题的最优解。

2、算法实现步骤

①、产生初始种群：产生初始种群的方法通常有两种：一种是完全随机的方法产生的，适合于对问题的解无任何先验知识的情况；另一种是将某些先验知识转变为必须满足的一组要求，然后在满足这些要求的解中再随机地选择样本，t=0,随机产生n个个体形成一个初始群体P（t），该群体代表优化问题的一些可能解的集合；

②适应度评价函数：按编码规则，将群体P（t）中的每一个个体的基因码所对应的自变量取值代入目标函数，算出其函数值f，i=1,2,…,n,f越大，表示该个体有较高的适应度，更适合于f所定义的生存环境，适应度f为群体进化提供了依据；

③选择：按一定概率从群体P（t）中选出m个个体，作为双亲用于繁殖后代，产生新的个体加入下一个群体P（t+1）中。此处选用轮盘算法，也就是比例选择算法，个体被选择的概率与其适应度成正比。

④交叉（重组）：对于选中的用于繁殖的每一个个体，选择一种交叉方法，产生新的个体；此处采取生成随机数决定交叉的个体与交叉的位置。

⑤变异：以一定的概率Pm从群体P（t+1）中随机选择若干个个体，对于选中的个体随机选择某个位置，进行变异；

⑥对产生新一代的群体返回步骤③再进行评价，交叉、变异如此循环往复，使群体中个体的适应度和平均适应度不断提高，直至最优个体的适应度达到某一限值或最优个体的适应度和群体的平均适应度不再提高，则迭代过程收敛，算法结束。

五：实验结果

实验结果的显示取决于判断算法终止的条件，这里可以有两种选择：1、在程序中设定迭代的次数；2在程序中设定适应值。本实验是在程序中实验者输入需要迭代的次数来判断程序终结的。

MATLAB实验报告-遗传算法解最短路径以及函数最小值问题

硕士生考查课程考试试卷 考试科目：MATLAB教程 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：20 年月日午时至时

《MATLAB教程》试题： A、利用MATLAB设计遗传算法程序，寻找下图11个端点的最短路径，其中没有连接的端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a c d e f h i k 1 2 1 6 8 3 1 7 9 4 6 7 2 9 4 2 1 1 B、设计遗传算法求解f(x)极小值，具体表达式如下： 要求必须使用m函数方式设计程序。 C、利用MATLAB编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。

选择题目： A 一、问题分析（10分） 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 1 2 1 6 8 3 1 7 9 4 6 7 2 9 4 2 1 1 如图如示，将节点编号，依次为 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11，由图论知识，则可写出其带权邻接矩阵为： 0 2 8 1 500 500 500 500 500 500 500 2 0 6 500 1 500 500 500 500 500 500 8 6 0 7 500 1 500 500 500 500 500 1 500 7 0 500 500 9 500 500 500 500 500 1 500 500 0 3 500 2 500 500 500 500 500 1 500 3 0 4 500 6 500 500 500 500 500 9 500 4 0 500 500 1 500 500 500 500 500 2 500 500 0 7 500 9 500 500 500 500 500 6 500 7 0 1 2 500 500 500 500 500 500 1 500 1 0 4 500 500 500 500 500 500 500 9 2 4 0 注：为避免计算时无穷大数吃掉小数，此处为令inf=500。 问题要求求出任意两点间的最短路径，Floyd算法采用的是在两点间尝试插入顶点，比较距离长短的方法。我思考后认为，用遗传算法很难找到一个可以统一表示最短路径的函数，但是可以对每一对点分别计算，然后加入for循环，可将相互之间的所有情况解出。观察本题可发现，所有节点都是可双向行走，则可只计算i到j的路径与距离，然后将矩阵按主对角线翻折即可得到全部数据。二、实验原理与数学模型（20分） 实现原理为遗传算法原理： 按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使得适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。 数学模型如下： 设图由非空点集合和边集合组成，其中 又设的值为，故可表示为一个三元组 则求最短路径的数学模型可以描述为：

JAVA学生信息管理系统实验报告

JA V A程序设计实验报告 学号： 姓名： 班级： 实验、Java课程设计--------学生信息管理系统

一、实验目的 1．掌握Java基本语法 2．理解面向对象编程特点 3．理解Java I/O编程 4．掌握Java图形界面编程 5．掌握Java与不同数据库进行连接 二、预习内容 Java的基本语法知识、类和对象、Java Swing图形界面编程、Java I/O处理以及Java与数据库连接操作 三、实验设备与环境 通过局域网互联，安装Windows 2000/XP操作系统环境的JDK 1.6，my eclipse 或者EditPlus编程工具。并安装MySQL数据库 四、实验内容 编写并调试运行Java程序，进行设计，掌握Java开发的基础。 五、实验任务 设计学生信息管理系统。要求包括 1. 登陆模块：设立超级管理员权限，用户可以根据不同的权限登陆系统，超级管理员可以对学生信息进行增、删、改、查操作。而普通用户只可以查找学生信息。 2. 包括学生添加信息模块、学生信息删除模块、学生信息修改模块和学生信息查询模块 3.对于管理员，可以对管理员进行添加、删除以及修改密码等操作。 六、实验报告（要求独立完成参考程序的代码、编译、调试与运行） 1、程序清单： 1.1程序模块清单 package Pan; import java.awt.event.ItemListener; import javax.swing.*; import https://www.wendangku.net/doc/2a17887373.html,ponent;

import java.awt.BorderLayout; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.event.InputEvent; import java.awt.event.ItemListener; import java.awt.event.KeyEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.ActionEvent; import java.util.*; import java.awt.Color; import java.text.DecimalFormat; import java.sql.*; import java.sql.Date; import java.awt.*; import java.util.Vector; public class Res { /** * @param args */ public static void main(String[] args) {

遗传算法实验报告(仅供参照)

人工智能实验报告

遗传算法实验报告 一、问题描述 对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。 若遗传操作规定如下： （1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法； （2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序； （3）变异几率为0 请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。 二、方法原理 遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。 三、实现过程 （1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。 （2）生成初始群体：种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。遗传算法以该群体作为初始迭代点； （3）适应度检测：根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数； （4）选择：从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比； （5）交叉：遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制

操作系统实验报告java

操作系统实验报告 院系： 专业： 班级： 学号： ： 指导老师：

进程调度的模拟与存管理 一、实验目的 在采用多道程序设计的系统中，往往有若干个进程同时处于就绪状态。当就续进程个数大于处理器数时，就必须依照某种策略来决定哪些进程优先占用处理器。实验模拟实现处理机调度，以加深了解处理机调度的工作，并体会优先级和时间片轮转调度算法的具体实施方法。帮助了解在不同的存储管理方式下，应怎样实现主存空间的分配和回收。 二、实验要求 1、可随机输入若干进程，并按优先权排序； 2、从就绪队首选进程运行：优先权-1/要求运行时间-1 要求运行时间=0时，撤销该进程 3、重新排序，进行下轮调度。 4、可随时增加进程； 5、规定道数，设置后备队列和挂起状态。若存中进程少于规定道数，可自 动从后备队列调度一作业进入。被挂起进程入挂起队列，设置解挂功能 用于将指定挂起进程解挂入就绪队列。 6、每次调度后，显示各进程状态。 7、自行假设主存空间大小，预设操作系统所占大小并构造未分分区表； 表目容：起址、长度、状态（未分/空表目） 8、结合以上实验，PCB增加为： {PID，要求运行时间，优先权，状态，所需主存大小，主存起始位置，

PCB指针} 9、采用最先适应算法分配主存空间； 10、进程完成后，回收主存，并与相邻空闲分区合并。 11、采用图形界面； 三、实验容 选择一个调度算法，实现处理机调度。 1、设计一个按优先权调度算法实现处理机调度的程序； 2、设计按时间片轮转实现处理机调度的程序。 3、主存储器空间的分配和回收。在可变分区管理方式下，采用最先适应算法实现主存空间的分配和回收。 四、实验原理 该模拟系统采用java语言实现，要实现的功能有新建进程、进程调度、挂起进程、解挂进程、删除进程，道数和时间片大小可以由用户自己调整，有两种调度策略：按优先权调度和按时间片轮转调度。每个进程可能有5种状态：新建(new)、就绪(ready)、运行(running)、阻塞(waiting)、挂起(suspend)。每个状态都有一个队列用来存放处于该状态的进程，不同的调度策略采用不同的队列实现。当创建进程时，如果存中的进程数还没达到规定道数，则将新建进程插入就绪队列，如果存中进程数已经达到规定道数，则插到后备队列，后备队列中的进程的状态为new。CPU每次调度时都从就绪队列中取进程，在进程执行过程中如果下一个操作时IO操作，则将进程插入到waiting队列。在系统运行过程中可以执行进程挂起操作，但执行的挂起操作时系统自动暂停运行，在弹出窗口选

第三章-遗传算法的理论基础

第三章 遗传算法的理论基础 遗传算法有效性的理论依据为模式定理和积木块假设。模式定理保证了较优的模式(遗传算法的较优解)的样本呈指数级增长，从而满足了寻找最优解的必要条件，即遗传算法存在着寻找到全局最优解的可能性。而积木块假设指出，遗传算法具备寻找到全局最优解的能力，即具有低阶、短距、高平均适应度的模式(积木块)在遗传算子作用下，相互结合，能生成高阶、长距、高平均适应度的模式，最终生成全局最优解。Holland 的模式定理通过计算有用相似性，即模式(Pattern)奠定了遗传算法的数学基础。该定理是遗传算法的主要定理，在一定程度上解释了遗传算法的机理、数学特性以及很强的计算能力等特点。 3.1 模式定理 不失一般性，本节以二进制串作为编码方式来讨论模式定理(Pattern Theorem)。 定义3.1 基于三值字符集{0，1，*}所产生的能描述具有某些结构相似性的0、1字符串集的字符串称作模式。 以长度为5的串为例，模式*0001描述了在位置2、3、4、5具有形式“0001”的所有字符串，即(00001，10001) 。由此可以看出，模式的概念为我们提供了一种简洁的用于描述在某些位置上具有结构相似性的0、1字符串集合的方法。 引入模式后，我们看到一个串实际上隐含着多个模式(长度为 n 的串隐含着2n 个模式) ，一个模式可以隐含在多个串中，不同的串之间通过模式而相互联系。遗传算法中串的运算实质上是模式的运算。因此，通过分析模式在遗传操作下的变化，就可以了解什么性质被延续，什么性质被丢弃，从而把握遗传算法的实质，这正是模式定理所揭示的内容 定义3.2 模式H 中确定位置的个数称作该模式的阶数，记作o(H)。比如，模式 011*1*的阶数为4，而模式 0* * * * *的阶数为1。 显然，一个模式的阶数越高，其样本数就越少，因而确定性越高。 定义3.3 模式H 中第一个确定位置和最后一个确定位置之间的距离称作该模式的定义距，记作)(H δ。比如，模式 011*1*的定义距为4，而模式 0* * * * *的定义距为0。 模式的阶数和定义距描述了模式的基本性质。 下面通过分析遗传算法的三种基本遗传操作对模式的作用来讨论模式定理。令)(t A 表示第t 代中串的群体，以),,2,1)((n j t A j =表示第t 代中第j 个个体串。 1．选择算子 在选择算子作用下，与某一模式所匹配的样本数的增减依赖于模式的平均适值，与群体平均适值之比，平均适值高于群体平均适值的将呈指数级增长；而平均适值低于群体平均适值的模式将呈指数级减少。其推导如下： 设在第t 代种群)(t A 中模式所能匹配的样本数为m ，记为),(t H m 。在选择中，一个位串 j A 以概率/j j i P f f =∑被选中并进行复制，其中j f 是个体)(t A j 的适应度。假设一代中群体 大小为n ，且个体两两互不相同，则模式H 在第1+t 代中的样本数为：

MATLAB课程遗传算法实验报告及源代码

硕士生考查课程考试试卷 考试科目： 考生姓名：考生学号： 学院：专业： 考生成绩： 任课老师(签名) 考试日期：年月日午时至时

《MATLAB 教程》试题： A 、利用MATLA B 设计遗传算法程序，寻找下图11个端点最短路径，其中没有连接端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a e h k B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 C 、利用MATLAB 编程实现：三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行，随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货，但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中，商人们怎样才能安全渡河？ D 、结合自己的研究方向选择合适的问题，利用MATLAB 进行实验。 以上四题任选一题进行实验，并写出实验报告。

选择题目： B 、设计遗传算法求解f (x)极小值，具体表达式如下： 321231(,,)5.12 5.12,1,2,3i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 一、问题分析（10分） 这是一个简单的三元函数求最小值的函数优化问题，可以利用遗传算法来指导性搜索最小值。实验要求必须以matlab 为工具，利用遗传算法对问题进行求解。 在本实验中，要求我们用M 函数自行设计遗传算法，通过遗传算法基本原理，选择、交叉、变异等操作进行指导性邻域搜索，得到最优解。 二、实验原理与数学模型（20分） （1）试验原理： 用遗传算法求解函数优化问题，遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。其采纳了自然进化模型，从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体；初始种群产生后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的解：在每一代，概据问题域中个体的适应度大小挑选个体；并借助遗传算子进行组合交叉和主客观变异，产生出代表新的解集的种群。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。最后，末代个体经解码，生成近似最优解。基于种群进化机制的遗传算法如同自然界进化一样，后生代种群比前生代更加适应于环境，通过逐代进化，逼近最优解。 遗传算法是一种现代智能算法，实际上它的功能十分强大，能够用于求解一些难以用常规数学手段进行求解的问题，尤其适用于求解多目标、多约束，且目标函数形式非常复杂的优化问题。但是遗传算法也有一些缺点，最为关键的一点，即没有任何理论能够证明遗传算法一定能够找到最优解，算法主要是根据概率论的思想来寻找最优解。因此，遗传算法所得到的解只是一个近似解，而不一定是最优解。 （2）数学模型 对于求解该问题遗传算法的构造过程： （1）确定决策变量和约束条件；

遗传算法实验报告17643

信息与管理科学学院计算机科学系 实验报告 课程名称：人工智能 实验名称：遗传算法问题 姓名：苏鹏海贾美丽赵妍张汉昭 学号：1510003063 1510003024 班级：计科实验室：软件技术实验室指导教师：张慧日期： 2016.11.09

&&遗传算法问题 一、实验目的 1．熟悉和掌握遗传算法的原理、实质； 2．学会使用遗传算法解决问题； 3．学会编写遗传算法程序寻找函数最值； 二、实验原理 遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化构成进行的数学方式仿真。在遗传算法中染色体对应的是一系列符号序列，在标准的遗传算法(即基本遗传算法)中，通常用0, 1组成的位串表示，串上各个位置对应基因座，各位置上的取值对应等位基因。遗传算法对染色体进行处理，染色体称为基因个体。一定数量的基因个体组成基因种群。种群中个体的数目为种群的规模，各个体对环境的适应程度称为适应度。 三、实验内容 用遗传算法求根号2，也就是求方程f(x)=x*x-2=0的正整数解，x=1时f(1)<0，x=2时f(2)>0，由介值定理，则1到2中间存在一个根，根据代数基本定理和根的对称性知这就是我们要找的根，由目标函数得到适应度函数，我们选择个体都在[1,2]之间，那适应度函数我可以取 j(x)=40/(2+|x*x-2|)-10，由x的取值范围知j的范围是(0,10) x和y交叉就用取平均(x+y)/2，交叉概率取0.9，变异概率为0， 四、步骤分析 1.选择目标函数，确定变量定义域及编码精度，形成编码方案 2.随机产生一个规模为（即该种群中含有个体）的种群 2 3.个体评价：计算群体P(t)中各个个体适应度 4.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 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。（选择运算用轮盘赌算法） 5.对被选择进入匹配池中的个体进行交叉操作，形成新种群 6.以小概率在种群中选择个体进行变异操作形成新种群 7.计算每个个体的适值 8.根据适值概率选择新个体形成新种群 9.检查结束条件，若满足则算法结束，当前种群中适值最高的个体即所求 解；否则转3

java超市管理系统实训报告

1.1 课程设计的目的 通过本次课程设计，使学生能够全面、深刻地掌握数据库系统的设计流程。根据在数据库原理课程中所学到的数据库理论知识，结合某个具体的实际需求，最终开发出一个较为实用的数据库系统。 1.2 课程设计的背景和意义 1.2.1课程设计的背景 20世纪90年代后期特别是近几年，我国的超市产业飞速发展，其经营模式更为复杂，旧的管理体制已经无法适应超市的发展，这就迫切的需要引进新的管理技术。 超市的数据和业务越来越庞大，而计算机就是一种高效的管理系统，这就需要我们把超市的管理与计算机结合起来，从而超市管理系统应运而生。依靠现代化的计算机信息处理技术来管理超市，节省了大量的人力、物力，改善了员工的并且能够快速反映出商品的进、销、存等状况和各种反馈信息分析，使管理人员快速对市场的变化做出相应的决策，加快超市经营管理效率。 1.2.2 课程设计的意义 “数据库课程设计”的设计思想旨在强调学生的实际编程能力的培养与创意灵感的发挥。为此，本课程结合学科特点，除了让学生掌握数据库原理的理论知识，还增加了需求功能让学生完成，并鼓励学生的创作出个性的程序，满足客户需求，与市场的实际项目相结合。学生对此热情高，实际收获大，效果好。通过课堂学习和参与相关项目设计，学生对书本支持有了深刻的理解，实践性教学取得了良好效果。 1.3 课程设计环境 操作系统：Windows xp 开发软件：Microsoft Visual Studio 2005 数据库：Microsoft SQL Server 2005 第2章系统需求分析 随着人们生活水平的不断提高，对于物质的需求也越来越高，而超市作为日常生活用品聚集的场所，随着全球各种超市的数目的不断增加，规模不断增大，其管理难度也相应的增加，而为了适应当今信息化发展的时代，一套完整的超市商品管理系统显得尤为重要。

遗传算法参数调整实验报告(精)

遗传算法参数调整实验报告 算法设计： 编码方案：遍历序列 适应度函数：遍历路程 遗传算子设计： 选择算子：精英保留+轮盘赌 交叉算子：Pxover ，顺序交叉、双亲双子， 变异算子：Pmutation ，随机选择序列中一个染色体（城市）与其相邻染色体交换 首先，我们改编了我们的程序，将主函数嵌套在多层迭代之内，从外到内依此为： 过程中，我们的程序将记录每一次运行时种群逐代进化（收敛）的情况，并另外记录总体测试结果。 测试环境： AMD Athlon64 3000+ (Overclock to 2.4GHz)

目标：寻求最优Px 、Pm 组合 方式：popsize = 50 maxgen = 500 \ 10000 \ 15000 Px = 0.1~0.9（0.05） Pm = 0.01~0.1（0.01） count = 50 测试情况：运行近2万次，时间约30小时，产生数据文件总共5.8GB 测试结果：Px, Pm 对收敛结果的影响，用灰度表示结果适应度，黑色为适应度最低 结论：Px = 0.1 ，Pm = 0.01为最优，并刷新最优结果19912（之前以为是20310），但20000次测试中最优解只出现4次，程序需要改进。 Maxgen = 5000 Pm=0.01 Px = 0.1 Maxgen = 10000 0.1 0.9 Px = 0.1 0.9 0.1

目标：改进程序，再寻求最优参数 方式：1、改进变异函数，只保留积极变异； 2、扩大测试范围，增大参数步进 popsize = 100 \ 200 \ 400 \ 800 maxgen = 10000 Px = 0.1 \ 0.5 \ 0.9 Pm = 0.01 \ 0.04 \ 0.07 \ 0.1 count = 30 测试情况：运行1200次，时间8小时，产生数据文件600MB 测试结果： 结论：Px = 0.1，Pm = 0.01仍为最优，收敛情况大有改善，10000代基本收敛到22000附近，并多次达到最优解19912。变异函数的修改加快了整体收敛速度。 但是收敛情况对Pm并不敏感。另外，单个种群在遗传过程中收敛速度的统计，将是下一步的目标。

JAVA+SQL学生学籍管理系统代码及实验报告

学生学籍管理系统 1课程设计目的、设计内容与需求分析 1.1 课程设计目的 通过本次课程设计的实践操作，能够让学生懂得Java、SQL的各种相关知识的使用，真正的提高学生独立开发设计Java程序，把课堂上的知识运用在实践上，一门编程语言只有在不断实践操作和练习上才会有进步。 1.2软件设计内容 学生学籍管理系统，可用于学校等机构的学生信息管理，查询，更新与维护，使用方便，易用性强，图形界面清晰明了。该软件用java语言编写，用SQLServer2005数据库作为后台的数据库进行信息的存储，用SQL语句完成添加，查询，修改，删除的操作。用ODBC驱动实现前台Java与后台SQL数据库的连接。Java语言跨平台性强，可以在windows，linux，ubuntu等系统下使用，方便简单，安全性好。 SQLServer2005数据库高效安全，两者结合可相互利用各自的优势。系统可供输入的属性有“学号”，“姓名”，“性别”，“班级”，“学院”，“籍贯”。 该系统实现的大致功能： 1．管理员登陆界面。该界面可以输入管理员号，登陆密码。用户通过验证通过后方可进入管理系统。一定程度上保证了信息安全性，防止他人未经允许篡改学生信息。 2．查询学生信息。可以选择由用户选择“显示系统中当前的所有学生信息”。也可以选择按照“某一个学号查询该学号的学生信息”。查询到的信息会在窗口中依次显示出来。 3．添加学生信息。可以按照图形的界面的显示依次输入新学生的“学号”，“姓名”，“性别”，“班级”，“学院”，“籍贯”。完成新纪录的添加。 4．修改学生信息。可以选择按照“学号”或者“姓名”找到该学生的学生信息并输

用遗传算法求解Rosenbrock函数最优解实验报告

姓名学号 实验 成绩 华中师范大学计算机科学系 实验报告书 实验题目：用遗传算法求解Rosenbrock函数的最大值问题课程名称：智能计算 主讲教师：沈显君 辅导教师： 课程编号： 班级：2011级 实验时间：2011.11

用遗传算法求解Rosenbrock函数最大值问题 摘要： 本文利用遗传算法研究了求解Rosenbrock函数的最大值问题．在较多的计算机模拟实验结果中表明，用遗传算法可以有效地解决这一问题．文中分析了一种基于遗传算法对Rosenbrock函数最大值问题的求解，得到了适于解决此问题的合理的遗传操作，从而为有效地解决最速下降法所不能实现的某一类函数代化问题提供了一种新的途径．通过对基于遗传算法对Rosenbrock函数最大值问题的求解，进一步理解遗传算法对解决此类问题的思想。 关键词：遗传算法，Rosenbrock函数，函数优化，最速下降法。 Abstract： This paper deals with the maximum of Rosenbrock s function based ongenetic algorithms. The simulated results show that the problem can be solved effectivelyusing genetic algorithms. The influence of some rnodified genetic algorithms on searchspeed is also examined. Some genetic operations suitable to the optimization technique areobtained, therefore, a novel way of solving a class of optimizations of functions that cannot be realized using the method of steepest descent is proposed.Through dealing with the maximum of Rosenbrock s function based ongenetic algorithms，a better understanding of the genetic algorithm to solve such problems thinking. Keyword：ongenetic algorithms，Rosenbrock function，function optimization，Steepest descent method

遗传算法的基本原理

第二章 遗传算法的基本原理 2.1 遗传算法的基本描述 2.1.1 全局优化问题 全局优化问题的定义：给定非空集合S 作为搜索空间，f ：S —>R 为目标函数，全局优化问题作为任务)(max x f S x ∈给出，即在搜索空间中找到至少一个使目标函数最大化的点。 全局最大值（点）的定义：函数值+∞<=)(**x f f 称为一个全局最大值，当且仅当x ? S x ∈，(ρi i b a <，i 12）定义适应度函数f(X)； 3）确定遗传策略，包括群体规模，选择、交叉、变异算子及其概率。 4）生成初始种群P ； 5）计算群体中各个体的适应度值； 6）按照遗传策略，将遗传算子作用于种群，产生下一代种群； 7）迭代终止判定。 遗传算法涉及六大要素：参数编码，初始群体的设定，适应度函数的设计，遗传操作的设计，控制参数的设定，迭代终止条件。

2.1.3 遗传编码 由于GA 计算过程的鲁棒性，它对编码的要求并不苛刻。原则上任何形式的编码都可以，只要存在合适的对其进行操作的遗传算子，使得它满足模式定理和积木块假设。 由于编码形式决定了交叉算子的操作方式，编码问题往往称作编码-交叉问题。 对于给定的优化问题，由GA 个体的表现型集合做组成的空间称为问题（参数）空间，由GA 基因型个体所组成的空间称为GA 编码空间。遗传算子在GA 编码空间中对位串个体进行操作。 定义：由问题空间向GA 编码空间的映射称为编码，而有编码空间向问题空间的映射成为译码。 1）2）3）它们对1） 2） k =1,2,…,K; l =1,2,…,L; K=2L 其中，个体的向量表示为),,,(21kL k k k a a a a =，其字符串形式为kL k k k a a a s 21=，s k 称为个体a k 对应的位串。表示精度为)12/()(--=?L u v x 。 将个体又位串空间转换到问题空间的译码函数],[}1,0{:v u L →Γ的公式定义为： 对于n 维连续函数),,2,1](,[),,,,(),(21n i v u x x x x x x f i i i n =∈=，各维变量的二进制

遗传算法基本理论实例

目录 _ 一、遗产算法的由来 (2) 二、遗传算法的国内外研究现状 (3) 三、遗传算法的特点 (5) 四、遗传算法的流程 (7) 五、遗传算法实例 (12) 六、遗传算法编程 (17) 七、总结 ......... 错误!未定义书签。附录一：运行程序.. (19)

遗传算法基本理论与实例 一、遗产算法的由来 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。20世纪40年代以来，科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学和人工系统的新思想、新方法。很多学者对关于从生物进化和遗传的激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统研究的计算技术——生物进化系统的计算模型，以及模拟进化过程的算法进行了长期的开拓性的探索和研究。John H.Holland教授及其学生首先提出的遗传算法就是一个重要的发展方向。 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学说。按照达尔文的进化论，地球上的每一物种从诞生开始就进入了漫长的进化历程。生物种群从低级、简单的类型逐渐发展成为高级复杂的类型。各种生物要生存下去及必须进行生存斗争，包括同一种群内部的斗争、不同种群之间的斗争，以及生物与自然界无机环境之间的斗争。具有较强生存能力的生物个体容易存活下来，并有较多的机会产生后代；具有较低生存能力的个体则被淘汰，或者产生后代的机会越来越少。，直至消亡。达尔文把这一过程和现象叫做“自然选择，适者生存”。按照孟德尔和摩根的遗传学理论，遗传物质是作为一种指令密码封装在每个细胞中，并以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样，通过基因杂交和突变可以产生对环境适应性强的后代。经过优胜劣汰的自然选择，适应度值高的基因结构就得以保存下来，从而逐渐形成了经典的遗传学染色体理论，揭示了遗传和变异的

遗传算法实验报告

遗传算法实验报告 专业：自动化姓名：张俊峰学号：13351067 摘要：遗传算法，是基于达尔文进化理论发展起来的一种应用广泛、高效的随机搜索与优化方法。本实验利用遗传算法来实现求函数最大值的优化问题，其中的步骤包括初始化群体、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断。该算法具有覆盖面大、减少进入局部最优解的风险、自主性等特点。此外，遗传算法不是采用确定性原则而是采用概率的变迁规则来指导搜索方向，具有动态自适应的优点。 关键词：串集最优化评估迭代变异 一：实验目的 熟悉和掌握遗传算法的运行机制和求解的基本方法。 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。其求解过程是个最优化的过程。一般遗传算法的主要步骤如下： （1）随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。。 （2）对该字符春种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b，直到满足停止准则为止： a计算种群中每个个体字符串的适应值； b应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代种群。 （3）把在后代中表现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，即为问题的一 个解。 二：实验要求 已知函数y=f（x 1,x 2 ,x 3 ,x 4 ）=1/(x 1 2+x 2 2+x 3 2+x 4 2+1),其中-5≤x 1 ,x 2 ,x 3 ,x 4 ≤5, 用遗传算法求y的最大值。三：实验环境

操作系统：Microsoft Windows 7 软件：Microsoft Visual studio 2010 四：实验原理与步骤 1、遗传算法的思想 生物的进化是以集团为主体的。与此相对应，遗传算法的运算对象是由M个个体所组成的集合，称为群体。与生物一代一代的自然进化过程相类似，遗传算法的运算过程也是一个反复迭代过程，第t代群体极为P（t），进过一代遗传和进化后，得到第t+1代群体，他们也是由多个个体组成的集合，记做P（t+1）。这个群体不断地经过遗传和进化操作，并且每次都按照有优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多地遗传到下一代，这样最终在群体中将会得到一个优良的个体X，它所对应的表现性X将达到或接近于问题的最优解。 2、算法实现步骤 ①、产生初始种群：产生初始种群的方法通常有两种：一种是完全随机的方法产生的，适合于对问题的解无任何先验知识的情况；另一种是将某些先验知识转变为必须满足的一组要求，然后在满足这些要求的解中再随机地选择样本，t=0,随机产生n个个体形成一个初始群体P（t），该群体代表优化问题的一些可能解的集合； ②适应度评价函数：按编码规则，将群体P（t）中的每一个个体的基因码所对应的自变量取值代入目标函数，算出其函数值f，i=1,2,…,n,f越大，表示该个体有较高的适应度，更适合于f所定义的生存环境，适应度f为群体进化提供了依据； ③选择：按一定概率从群体P（t）中选出m个个体，作为双亲用于繁殖后代，产生新的个体加入下一个群体P（t+1）中。此处选用轮盘算法，也就是比例选择算法，个体被选择的概率与其适应度成正比。 ④交叉（重组）：对于选中的用于繁殖的每一个个体，选择一种交叉方法，产生新的个体；此处采取生成随机数决定交叉的个体与交叉的位置。 ⑤变异：以一定的概率Pm从群体P（t+1）中随机选择若干个个体，对于选中的个体随机选择某个位置，进行变异； ⑥对产生新一代的群体返回步骤③再进行评价，交叉、变异如此循环往复，使群体中个体的适应度和平均适应度不断提高，直至最优个体的适应度达到某一限值或最优个体的适应度和群体的平均适应度不再提高，则迭代过程收敛，算法结束。 五：实验结果 实验结果的显示取决于判断算法终止的条件，这里可以有两种选择：1、在程序中设定迭代的次数；2在程序中设定适应值。本实验是在程序中实验者输入需要迭代的次数来判断程序终结的。

遗传算法基本理论与方法

摘要：基本遗传算法的操作是以个体为对象，只使用选择、交叉和变异遗传算子，遗传进化操作过程的简单框架。模式定理和积木块假设是解释遗传算法有效性的理论基础，理论分析与实际应用都表明基本的遗传算法不能处处收敛于全局最优解，因此基本遗传算法有待进一步改进。 关键词：遗传算法；遗传算法的改进 1.标准遗传算法 基本遗传算法包括选择、交叉和变异这些基本遗传算子。其数学模型可表示为： sag=（c，e，p0，n，φ，г，ψ，t） 其中c为个体的编码方法；e为个体适应度评价函数；p0为初始种群；n为种群大小；φ为选择算子；г为交叉算子；ψ为变异算子；t为遗传运算终止条件； 2 遗传算法基本方法及其改进 2.1编码方式 编码方式决定了个体的染色体排列形式，其好坏直接影响遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子的运算，也决定了解码方式。 二进制编码 二进制编码使用的字符号{0，1}作为编码符号，即用一个{0，1}所组成的二进制符号串构成的个体基因型。二进制编码方法应用于遗传算法中有如下优点： 1）遗传算法中的遗传操作如交叉、变异很容易实现，且容易用生物遗传理论来解释； 2）算法可处理的模式多，增强了全局搜索能力； 3）便于编码、解码操作； 4）符合最小字符集编码原则； 5）并行处理能力较强。 二进制编码在存着连续函数离散化的映射误差，不能直接反应出所求问题的本身结构特征，不便于开发专门针对某类问题的遗传运算算子。 2.2初始种群的设定 基本遗传算法是按随机方法在可能解空间内产生一个一定规模的初始群体，然后从这个初始群体开始遗传操作，搜索最优解。初始种群的设定一般服从下列准则：1）根据优化问题，把握最优解所占空间在整个问题空间的分布范围，然后，在此分布范围内设定合适的初始群体。 2）先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加入到初始群体中。该过程不断迭代，直到初始群体中个体数目达到了预先确定的种群大小。 2.3选择算子的分析 选择算子的作用是选择优良基因参与遗传运算，目的是防止有用的遗传信息丢失，从而提高全局收敛效率。常用的遗传算子： （1）轮盘赌选择机制 轮盘赌选择也称适应度比例选择，是遗传算法中最基本的选择机制，每个个体被选择进入下一代的概率为这个个体的适应度值占全部个体适应度值之和的比例。但是轮盘赌选择机制选择误差较大，不是所有高适应度值的个体都能被选中，适应度值较低但具有优良基因模式的个体被选择的概率也很低，这样就会导致早熟现象的产生。 （2）最优保存选择机制 最优保存选择机制的基本思想是直接把群体中适应度最高的个体复制到下一代，而不进行配对交叉等遗传操作。具体步骤如下： 1）找出当前群体中适应度值最高和最低的个体的集合；

基于数据挖掘的遗传算法

基于数据挖掘的遗传算法 xxx 摘要:本文定义了遗传算法概念和理论的来源，介绍遗传算法的研究方向和应用领域，解释了遗传算法的相关概念、编码规则、三个主要算子和适应度函数，描述遗传算法计算过程和参数的选择的准则，并且在给出的遗传算法的基础上结合实际应用加以说明。 关键词：数据挖掘遗传算法 Genetic Algorithm Based on Data Mining xxx Abstract：This paper defines the concepts and theories of genetic algorithm source, Introducing genetic algorithm research directions and application areas, explaining the concepts of genetic algorithms, coding rules, the three main operator and fitness function，describing genetic algorithm parameter selection process and criteria，in addition in the given combination of genetic algorithm based on the practical application. Key words: Data Mining genetic algorithm 前言 遗传算法(genetic algorithm，GAs)试图计算模仿自然选择的过程，并将它们运用于解决商业和研究问题。遗传算法于20世界六七十年代由John Holland[1]发展而成。它提供了一个用于研究一些生物因素相互作用的框架，如配偶的选择、繁殖、物种突变和遗传信息的交叉。在自然界中，特定环境限制和压力迫使不同物种竞争以产生最适应于生存的后代。在遗传算法的世界里，会比较各种候选解的适合度，最适合的解被进一步改进以产生更加优化的解。 遗传算法借助了大量的基因术语。遗传算法的基本思想基于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。生物在自然界的生存繁殖，显示对其自然环境的优异自适应能力。受其启发，人们致力于对生物各种生存特性的机制研究和行为模拟。通过仿效生物的进化与遗传，根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则，借助选择、交叉、变异等操作，使所要解决的问题从随机初始解一步步逼近最优解。现在已经广泛的应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。[2]在工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域，成功解决了许多问题。例如，可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等。遗传算法作为一类自组织于自适应的人工智能技术，尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。 1.遗传算法的应用领域和研 究方向 1.1遗传算法的特点 遗传算法作为一种新型、模拟生物进化过程的随机化搜索方法，在各类结 构对象的优化过程中显示出比传统优 化方法更为独特的优势和良好的性能。 它利用其生物进化和遗传的思想，所以 它有许多传统算法不具有的特点[3]： ※搜索过程不直接作用在变量上，而是 作用于由参数集进行了编码的个体 上。此编码操作使遗传算法可以直接 对结构对象进行操作。 ※搜索过程是从一组解迭代到另一组 解，采用同时处理群体中多个个体的 方法，降低了陷入局部最优解的可能 性，易于并行化。

遗传算法实验报告

实验一 二进制编码函数优化 一、实验目的 利用一种基于二进制编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，了解整个利用二进制编码的过程，选择，交叉，变异等等。使适应性函数值逐步逼近最优解，并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。 二、实验仪器 机械楼计算机中心计算机 三、实验内容及步骤 采用二进制编码方式优化如下测试函数： (1) De Jong 函数F1： 极小点f 1(0, 0, 0)＝0。 (2) De Jong 函数F2： 极小点f 2(1，1) = 0。 (3) De Jong 函数F3： 对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。 要求：对每一个测试函数，分析不同的种群规模（20～100）、交叉概率（0.4～0.99）和变异概率（0.0001～0.1）对优化结果的影响，试确定最佳参数组合。

四、实验报告 （1）De Jong函数F1采用二进制编码方式优化结果的折线图如图1所示：其中迭代数为100代，结果基本逼近最真实值。 图1 De Jong函数F1二进制编码优化结果折线图 （2）De Jong函数F2采用二进制编码方式优化结果的折线图如图2所示：其中迭代数为100代。 图2 De Jong函数F2二进制编码优化结果折线图 （3）De Jong函数F3采用二进制编码方式优化结果的折线图如图3所示：其中迭代数为200代。

图3 De Jong函数F3二进制编码优化结果折线图

实验二 实数编码函数优化 一、实验目的 利用一种基于实数编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，并分析不同的变异方式（均匀变异、非均匀变异、自适应变异）的优化结果有什么区别。并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。 二、实验仪器 机械楼计算机中心计算机 三、实验内容及步骤 采用实数编码方式优化如下测试函数： ⑴De Jong 函数F1： 极小点f 1(0, 0, 0)＝0。 ⑵De Jong 函数F2： 极小点f 2(1，1) = 0。 ⑶De Jong 函数F3： 对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。 要求：对每一个测试函数，分析不同变异方式（均匀变异、非均匀变异、自适