Создан заказ №11771511
13 октября 2025
Объектно-ориентированное программирование - курсовой проект
Как заказчик описал требования к работе:
Курсовая работа.
Задание 7:
Визуализация генетического алгоритма
Генетический алгоритм – алгоритм поиска, используемый для реше-
ния задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комби-
нирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов,
аналогичных естественному отбор
у в природе. Генетические алгоритмы не
являются гарантированно точными или оптимальными, но достаточны для
решения поставленной задачи (Генетические алгоритмы : учеб. пособие / Л.
А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – 2-е изд. – М. : Физматлит,
2006. – 320 с.).
Задача генетического алгоритма формализуется таким образом, чтобы
её решение могло быть закодировано в виде вектора («генотипа») генов, где
каждый ген может быть неким объектом. В классических реализациях гене-
тического алгоритма предполагается, что генотип имеет фиксированную
длину.
Некоторым, обычно случайным, образом создаётся множество гено-
типов начальной популяции. Они оцениваются с использованием «функции
приспособленности», в результате чего с каждым генотипом ассоциируется
определённое значение («приспособленность»), которое определяет,
насколько хорошо фенотип, им описываемый, решает поставленную задачу.
Из полученного множества решений («поколения») с учётом значения «при-
способленности» выбираются решения (обычно лучшие особи имеют боль-
шую вероятность быть выбранными), к которым применяются «генетиче-
ские операторы» (в большинстве случаев «скрещивание» и «мутация»), ре-
зультатом чего является получение новых решений. Для них также вычис-
ляется значение приспособленности и затем производится отбор («селек-
ция») лучших решений в следующее поколение. Этот набор действий по-
вторяется итеративно, так моделируется «эволюционный процесс», продол-
жающийся несколько жизненных циклов (поколений), пока не будет выпол-
нен критерий остановки алгоритма.
Таким критерием может быть:
• нахождение глобального решения,
• исчерпание числа поколений, отпущенных на эволюцию,
• исчерпание времени, отпущенного на эволюцию,
• исчерпание времени на улучшение предыдущего результата.
Генетические алгоритмы служат главным образом для поиска реше-
ний в многомерных пространствах поиска.
В рамках курсового проекта должны быть реализованы:
1. Дружественный графический интерфейс программы. Интуитивно
понятное управление. При запуске программы пользователю предлагается
разместить на прямоугольной области препятствия и установить точку цели,
прежде чем запустить основной цикл программы.
2. С момента запуска основного цикла начинается демонстрация дви-
жения особей. Когда текущее поколение прекращает существование, стар-
тует следующая «итерация» основного цикла, особи нового поколения
начинают движение из начальной точки. И так далее для последующих по-
колений. Другими словами, пользователь сможет наблюдать движение осо-
бей каждого поколения.
3. В случае если сходимость алгоритма происходит слишком мед-
ленно, пользователь имеет возможность пропустить показ некоторого коли-
чество поколений.
4. Меню «О программе», содержащее вкладки «Справка», «О разра-
ботчике».
Методичка - lkstudy.tusur.ru/book?id=65A246473B4E4F2E472583C10012E46
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
100 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
14 октября 2025
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Объектно-ориентированное программирование - курсовой проект.docx
2025-10-17 05:45
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Сделал перерасчёт, работа сделана без дальнейшего сопровождения, поправки автор не делает, но с перерасчетом согласился, поэтому оценка положительная.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
