1

Sztuczna inteligencja

Badanie klasycznego algorytmu genetycznego

Przebieg ćwiczeń laboratoryjnych i warunki zaliczenia przedmiotu

studia zaoczne sem. VI rok. akad.2009/10

A. Ćwiczenia laboratoryjne ( 3 zajęcia * 3 godziny = 9 godzin )

Przedmiotem ćwiczeń jest badanie własności klasycznego algorytmu genetycznego, a także
jego wersji wyposażonej w jedną z metod ulepszenia: strategię ewolucyjną, specjalną metodę
selekcji, bądź skalowania funkcji dostosowania.

Studenci otrzymują szkielet do utworzenia klasycznego algorytmu genetycznego w postaci
zestawu globalnych struktur danych i funkcji, niezbędnych do utworzenia programu
strukturalnego realizującego działanie algorytmu genetycznego.

Studenci pracują w grupach 2-osobowych.

Ćwiczenia laboratoryjne przebiegają wg. niżej podanego schematu:

1. Zajęcia nr 1:

Zapoznanie się szczegółowo z dostarczonym szkieletem programu. Podział na grupy.
Realizacja w grupach klasycznego algorytmu genetycznego w podstawowej wersji.
Dyskusja na temat otrzymanych wyników. Przeprowadzenie wstępnych badań
własności algorytmu dla przykładowego problemu. Za wykonania tego zadnia student
może otrzymać 10-20 punktów.

2. Zajęcia nr 2:

Przekazanie docelowych zadań do realizacji. Pokazanie osiągniętych wyników
prowadzącemu zajęcia celem oceny. Rozwinięcie wersji podstawowej algorytmu o
jedną lub dwie spośród wybranych (niżej wymienionych) metod, przeprowadzenie
odpowiednich badań, przygotowanie sprawozdania końcowego. Konieczna będzie
praca w domu.

3. Zajęcia nr 3:

Zajęcia przeznaczone są na ocenę i dyskusję osiągniętych przez poszczególne grupy
problemów, oraz końcową ocenę indywidualną studentów. Konieczna będzie praca w
domu. Za wykonania tego zadnia student może otrzymać 20-40 punktów.

Promowana jest: jakość i terminowość realizacji poszczególnych etapów projektu (ocena dla
grupy), organizacja i współdziałanie poszczególnych członków w zespole (ocena dla grupy),
osiągnięte rezultaty (ocena dla grupy), ponadto indywidualny wkład każdego z członków
zespołu w osiągnięte rezultaty (ocena indywidualna).

Przedmiotem oceny będzie: rodzaj, obszerność i celowość przeprowadzonych badań a także
rodzaj i ilość przebadanych specjalnych metod rozszerzenia algorytmu klasycznego, oraz
sposób prezentacji osiągniętych wyników w sprawozdaniu końcowym, dokumentującym
osiągnięte wyniki.

Badania algorytmu klasycznego:
Będą to badania wpływu:
- liczby osobników w populacji,
- prawdopodobieństwa krzyżowania,
- prawdopodobieństwa mutacji
na jakość badanego programu.

2

Jakość tę najlepiej ocenić sporządzając wykres średniej wartości funkcji dostosowania
pokolenia w zależności od numeru kolejnego pokolenia.

Metody (do wyboru) usprawnienia algorytmu klasycznego

 selekcja rankingowa,
 selekcja turniejowa (polecana),
 selekcja progowa,
 selekcja stłoczenia,
 strategia elitarna (polecana),
 skalowanie liniowe, lub skalowanie potęgą

funkcji dostosowania.

Minimalna zawartość sprawozdania z laboratorium "Sztucznej inteligencji":

 treść zadania,
 wyniki badań w zakresie klasycznego algorytmu genetycznego, tj. wykresy zależności

średniej wartości funkcji dostosowania w populacji od nr populacji dla różnych
wartości parametrów algorytmu, oraz znalezione rozwiązanie (najlepszy chromosom,
jego fenotyp, lub fenotypy) dla maksymalnej wartości funkcji dostosowania,

 jak wyżej dla algorytmu z zastosowanym ulepszeniem,
 porównanie wyników dla algorytmu klasycznego i algorytmu z zastosowanymi

ulepszeniami,

 wnioski końcowe,
 kod źródłowy własnego programu jako załącznik.

2. Warunki zaliczenia laboratorium

Za ćwiczenia laboratoryjne student może uzyskać na zaliczeniu maksymalnie 60 punktów.
Ćwiczenia uznaje się za zaliczone jeśli student uzyska nie mniej niż 30 punktów.

Ostatni dzień zajęć laboratoryjnych, wskazany w harmonogramie zajęć, jest ostatecznym
terminem zaliczenia ćwiczeń.