156Для подключения модуля к ядру виртуальной лаборатории JAR-файлс реализацией генетического алгоритма должен быть помещен вдиректорию gas. Этот JAR-архив должен содержать файл MANIFEST.MF,в котором должны быть определены следующие параметры: Main-Class, Extension-Name, Comment.Параметр Main-Class – это имя класса, реализующего интерфейсLoader. Параметры Extension-Name и Comment будутотображаться в диалоге выбора алгоритма.4.2.1.5. Плагин, содержащий визуализатор особиВизуализатор особи – это экземпляр класса java.awt.Frame. Дляподключения модуля к ядру виртуальной лаборатории JAR-файл среализацией визуализатора должен быть помещен в директорию emulators.Этот JAR-архив должен содержать файл MANIFEST.MF, в которомдолжны быть определены следующие параметры: Main-Class,Extension-Name, Comment. Параметр Main-Class – имя класса,реализующего интерфейс Loader. В данном случае метод loadбудет принимать одни параметр – возвращаемое з<strong>на</strong>чение методаgetAttributes() экземпляра Visualizable.public interface Visualizable extends Individual {public Object[] getAttributes();}Параметр Comment должен иметь вид «arg1 arg2 …|||комментарий, отображаемый в диалоге выбора визуализатора». ПараметрExtension-Name также используются при отображении в диалогевыбора визуализатора.4.2.2. Виртуаль<strong>на</strong>я лаборатория <strong>на</strong> языке C#Виртуаль<strong>на</strong>я лаборатория GlOpt [169] реализова<strong>на</strong> <strong>на</strong> языкепрограммирования С# <strong>на</strong> платформе Microsoft.NET. На эту виртуальную
157лабораторию было получено свидетельство о регистрации программы дляЭВМ (третье свидетельство в Приложении 1).О<strong>на</strong> состоит из ядра и подключаемых модулей (плагинов), которыереализуют конкретные задачи и методы их решения. Ядро представленоклассом Brain, который ответственен за загрузку основных сущностейпрограммного комплекса: задач, методов поисковой оптимизации ивизуализаторов, а также выполняет функции распределения ресурсовмежду работающими алгоритмами.4.2.2.1. Структура виртуальной лабораторииДля описания задач используются абстрактные классы Problem иIndividual, от которых <strong>на</strong>следуются классы, описывающие конкретныезадачи, <strong>на</strong>пример задачу «Умный муравей».Класс Problem содержит метод OptimizationDirection,возвращающий информацию о <strong>на</strong>правления оптимизации (минимизацияили максимизация) и метод EvaluateIndividual, пред<strong>на</strong>з<strong>на</strong>ченныйдля вычисления функции приспособленности у конкретной особи.Наследники этого класса должны реализовывать эти методы, а такжеметоды, обеспечивающие доступ к базовой информации о задаче: <strong>на</strong>званиии ее кратком описании.Алгоритмы решения описываются классами Algorithm иSearchOperator, от которых, в свою очередь, <strong>на</strong>следуются классы,реализующие конкретные методы поисковой оптимизации, <strong>на</strong>пример,метод спуска <strong>на</strong> <strong>основе</strong> случайных мутаций или генетический алгоритм.Класс SearchOperator необходим для организации требуемых взадаче операций <strong>на</strong>д объектами класса Individual. Он обеспечиваетуниверсальность в применении методов решения к различным задачам.Общая структура изображе<strong>на</strong> <strong>на</strong> рис. 40.
- Page 1 and 2:
Санкт-Петербургски
- Page 3 and 4:
32.1. МЕТОД ПОСТРОЕНИ
- Page 5 and 6:
5ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 ...
- Page 7 and 8:
7состоит в том, что
- Page 9 and 10:
9спуска. Так как мет
- Page 11 and 12:
11автоматического п
- Page 13 and 14:
135. Разработать инс
- Page 15 and 16:
15беспилотными лета
- Page 17 and 18:
17Публикации. По тем
- Page 19 and 20:
19ГЛАВА 1. АВТОМАТНО
- Page 21 and 22:
21входных переменны
- Page 23 and 24:
23определенных знач
- Page 25 and 26:
25воздействие со ст
- Page 27 and 28:
27Рис. 4. Внешний вид
- Page 29 and 30:
29Начальным состоян
- Page 31 and 32:
31Первый из них (мод
- Page 33 and 34:
33 F (Future) - «F p» верно,
- Page 35 and 36:
351.2. ПОИСКОВАЯ ИНЖЕ
- Page 37 and 38:
373. Применение мето
- Page 39 and 40:
39Инициализация -ге
- Page 41 and 42:
411.2.4. Генетические
- Page 43 and 44:
43Инициализация -ге
- Page 45 and 46:
451/1 1/11/11/00/10/11/00/10/01/0Р
- Page 47 and 48:
47Рис. 13. Поле с ябло
- Page 49 and 50:
49операторов скрещи
- Page 51 and 52:
51Рис. 16. Область вид
- Page 53 and 54:
53 внутренние узлы п
- Page 55 and 56:
55описании операции
- Page 57 and 58:
57производился обме
- Page 59 and 60:
59того чтобы отлича
- Page 61 and 62:
61функции переходов
- Page 63 and 64:
63В работе [89] также
- Page 65 and 66:
65обучающие наборы,
- Page 68 and 69:
68обозначена функци
- Page 70 and 71:
70темпоральных форм
- Page 72 and 73:
72генетическогокон
- Page 74 and 75:
74GeneticProgrammingwith FitnessС
- Page 76 and 77:
766. Внедрить разраб
- Page 78 and 79:
78Опишем структуру
- Page 80 and 81:
80Например, для авто
- Page 82 and 83:
82необходимо исполь
- Page 84 and 85:
84тестов, на переход
- Page 86 and 87:
86 Изменение событи
- Page 88 and 89:
88`поколения ко всем
- Page 90 and 91:
902.2. МЕТОД ВЫПОЛНЕН
- Page 92 and 93:
92режимах. Тесты, оп
- Page 94 and 95:
94Input: A, A, A, A, T, T, T, TAnsw
- Page 96 and 97:
96Input: A, A, T [!x 1 & !x 2 ],T [
- Page 98 and 99:
98T [x 1 & !x 2 ], A, A, TAnswer: z
- Page 100 and 101:
100Рис. 23. Распределе
- Page 102 and 103:
102Рис. 27. Распределе
- Page 104 and 105:
104По результатам ст
- Page 106 and 107: 106Таблица 9. Минимал
- Page 108 and 109: 108приспособленност
- Page 110 and 111: 110Отметим также, чт
- Page 112 and 113: 112Таблица 12. Тесты д
- Page 114 and 115: 114G(wasEvent(e 4 ) wasAction(z 3
- Page 116 and 117: 116G( wasAction(z 1 ) =>X[U(!wasAct
- Page 118 and 119: 1182.5.1.3. Результаты э
- Page 120 and 121: 1204. Проведено экспе
- Page 122 and 123: 122содержать тесты д
- Page 124 and 125: 124В первом случае н
- Page 126 and 127: 1263.2.2. Формат выходн
- Page 128 and 129: 128Класс Starter являет
- Page 130 and 131: 130выходные воздейс
- Page 132 and 133: 132входными парамет
- Page 134 and 135: 134Напомним, что каж
- Page 136 and 137: 136а) б)в) г)д) е)ж) з)
- Page 138 and 139: 2 (1O i138Для упрощения
- Page 140 and 141: Здесь140 i - множеств
- Page 142 and 143: 142cnt i cnt i... cnt iL1[t]i[t]u2[
- Page 144 and 145: 144ni1~Aii, j,gмаксимальн
- Page 146 and 147: 1460 -> 0 e 8 [not x 8 ] 0 0 0.0000
- Page 148 and 149: 148Отсутствие перех
- Page 150 and 151: 150ж) з)и) к)л)Рис. 37. К
- Page 152 and 153: 152Для решаемой зада
- Page 154 and 155: 154 algorithms/simple.jar - ген
- Page 158 and 159: 158BRAINPlugin-Description-HTML des
- Page 160 and 161: 1604.2.2.2. Правила напи
- Page 162 and 163: 162Целью лабораторн
- Page 164 and 165: 164учебный процесс.
- Page 166 and 167: 16610. Кормен Т., Лейзе
- Page 168 and 169: 16828. Шалыто А. А. Switch-
- Page 170 and 171: 17046. Das R., Mitchell M., Crutchf
- Page 172 and 173: 17267. Harman M. Automated Test Dat
- Page 174 and 175: 17486. Larranaga P., Lozano J. A. E
- Page 176 and 177: 176106. O’Keeffe M., O’Cinneide
- Page 178 and 179: 178РЕСУРСЫ СЕТИ ИНТЕ
- Page 180 and 181: 180134. Данилов В. Р. Те
- Page 182 and 183: 182152. Царев Ф. Н., Але
- Page 184 and 185: 184162. Tsarev F., Alexandrov A., S
- Page 186 and 187: 186ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИД
- Page 188 and 189: 188
- Page 190 and 191: 190состояния, в кото
- Page 192 and 193: 192T / 00A / 20A / 2H / 11H / 11T /
- Page 194 and 195: 194«родительских» о
- Page 196: 196Из графика видно,