[发明专利]一种关于进化算法的实验教学方法和系统

权利要求书

1.一种关于进化算法的实验教学方法和系统，用以实现让所有学生共同一起做一个进化算法实验，并且让学生深度参与到进化算法运行过程的中间步骤决策当中。进化算法是模仿各种生物界群体进化行为的多智体自组织随机搜索算法，利用计算机技术模拟智体群中智体基于特定自组织机理的彼此交互行为并不断进化智体群，从而找到待求解问题的高质量解；本发明的方法和系统利用实验教学APP，即实验教学应用程序，包括老师APP和学生APP两部分，让上实验课的所有学生扮演进化算法中的智体群，每个学生通过自己的APP扮演智体群中的一个智体；而老师在自己APP上负责待求解问题选择和设置、进化算法参数设置、算法运行进度控制、以及APP系统参数调整设置；学生扮演的智体可以按进化算法的工作机理由学生在APP上进行自主的决策行为；当老师在APP上完成相关实验设置后，就控制进化算法实验开始进入第一代智体群，然后学生所扮演的智体就可以根据进化算法的随机规则进行各自的第一次决策行为；当所有智体完成各自的决策行为后，所有智体各自的决策信息会上传汇总到老师的APP上；老师的APP会根据上传汇总的所有智体各自的决策信息，再根据进化算法对智体的评分规则自动计算所有智体各自的得分，并且根据所有智体各自的得分情况，按照进化算法的进化规则为每个智体定制化下一次决策行为的约束条件；然后老师控制算法运行进入下一代智体群；学生又在新一代智体群中扮演智体进行决策行为；从第二代智体群开始，APP会约束大多数智体不再按简单的随机规则进行各自的决策行为，而是要根据特定的进化算法工作机理来进行各自的决策行为，以便主要靠进化算法工作机理而非随机规则生成新一代智体群；如此反复，直到进化算法的停止运行条件得到满足；进化算法停止运行后，当前智体群，即最后一代智体群中的得分最高的智体就是老师所选择和设置的待求解问题的高质量解；这个高质量解作为实验最终输出结果是所有学生共同深度参与同一个进化算法运行过程的中间步骤决策的结果；当进化算法运行过程中需要从当前一代智体群向下一代智体群进化时，只要当前一代智体群中有一个扮演智体的学生没有完成决策行为，进化算法的运行过程就会停滞而无法继续；没有完成决策行为的学生信息会显示在老师的APP上，从而老师可以采取必要的协助和督促措施以帮助该学生完成其所扮演的智体的决策行为，以便进化算法的当前一代智体群能够继续向下一代智体群进化；参与实验的学生需要事先以诸如自己的学号和姓名的身份信息注册并登陆自己的APP，所以老师在进化算法运行过程中可以准确定位没有及时完成决策行为的学生。

2.根据权利要求1所述的一种关于进化算法的实验教学方法和系统，其特征是：如果进化算法实验是关于遗传算法的，即关于Genetic Algorithm，则当老师的APP在根据上传汇总的所有智体各自的决策信息而自动算出所有智体各自的得分后，需要按照进化算法的进化规则为每个智体定制化下一次决策行为的约束条件时，老师的APP会按老师在实验开始前所设定的算法参数之一的变异概率自动选定一些智体，扮演这些智体的学生在下一次决策时只能对自己APP上的智体染色体进行变异操作，即，学生自主选择自己所扮演智体的染色体中的一个基因，然后学生在由待求解问题所给定的相关值域中自主选择一个数值以替换该基因的当前数值；老师的APP还会按老师在实验开始前所设定的算法参数之一的交叉概率自动选定一些智体，扮演这些智体的学生在下一次决策时只能对自己APP上的智体染色体进行交叉操作，即，老师的APP会自动成对选取智体，选出一对智体后，老师的APP还会自动从中选出一个智体作为主导交叉操作的智体，另一个智体则为被动交叉智体，扮演被选中那对智体的学生在各自的APP上都能看见对方智体，扮演主导交叉操作的智体的学生在两个智体染色体中自主选择一个交叉基因位，然后在所选交叉基因位对两个智体染色体进行交叉操作，生成两个新的智体染色体，扮演主导交叉操作的智体的学生选择其中一个作为自己的新智体染色体，扮演被动交叉智体的学生则无需做任何决策，而是直接接受另一个新的智体染色体。