摘要：针对“离散数学”课程在传统教学模式下存在的问题,利用线上线下混合式教学的设计方法,从必要性和可行性方面进行了分析,对课前、课中、课后等环节的操作方式做了初步探讨,并实施了相应教学方案。课前环节包括视频制作和任务单设计两部分,设计了将手写讲解和PPT讲解融合的教学视频设计方案,以及四模块任务书体系。课中环节依托腾讯视频、超星、Edu Coder、WPS投屏等增强了互动功能。课后环节设计了三维度的练习体系,在时间维度设有即时、课后、章节练习,在内容维度设有开放、客观、编程练习,在手段维度设有自查、互改、教师批阅练习。通过比较实验组和控制组的成绩,证明改革取得了明显的效果。

摘要：基于头身尾三段结构的基因表达式程序设计方法,提出一种改进算法。新算法有三大改进:(1)采用模拟退火选择策略避免早熟;(2)用基因库技术保存优势基因,既加速了算法的收敛性,又提高了解的质量;(3)使用二次演化进一步提高解的精度。符号回归实验结果表明,新算法比原基因表达式程序设计算法和遗传程序设计算法收敛更快,精度更高。

摘要：对新近提出的求解TSP问题的实数编码的染色体表示方式进行了研究,为了去除存在于这种染色体表示方式中的冗余,对其进行了改动,然后设计了相应的多父体杂交算子和变异算子,完成了一个实数编码的求解TSP问题的演化算法。实验结果表明,这个算法是可行的,能够使解收敛到一定的程度,但还需要提高其收敛的能力。所以下一步的工作重点在于根据这种染色体表示方式的特点,进一步研究更合适的算子,从而得到更好的解。

摘要：基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,简称GEP)与遗传程序设计(Genetic Programming,简称GP)相比,具有更强的搜索能力、更简单的编码表示方法和产生更高复杂性函数的能力.但是它也存在一些缺点,例如缺乏学习机制,搜索过于盲目.针对这一缺点,本文提出了一种新的自动程序设计方法:基因评估基因表达式程序设计(Gene Estimated Gene Expression Programming,简称GEGEP).与GEP相比,GEGEP主要具有如下特点:(1)改变了GEP的基因表达式结构,将原来的“头+尾”结构改成了“头+身+尾”结构,以利于其引进学习机制;(2)同源基因也采用“头+身+尾”结构,以利于增强其搜索能力;(3)引入了分布评估算法(Estimation of Distribution Algorithm,简称EDA)的思想,以利于增加其学习能力并且加快其收敛速度.实验结果表明,与GEP和GP相比,GEGEP具有更高的拟合和预测精度、更快的收敛速度.

摘要：用VC++开发适用于函数发现的遗传算法程序。在基因表达式编程(GEP)算法的基础上,对基因编码进行改进,用头、身、尾三部分表示基因,选择和设计了有效的适应函数,编制了基因创建和遗传算子操作类、用面向对象结构实现了可视化的基因表达式程序设计。经测试和应用,程序函数发现能力强,输入输出简便,计算速度快。为在数据挖掘和函数发现领域的遗传算法应用研究提供了条件。

摘要：介绍了基于C#游戏引擎实现的一款名为《功夫》的音乐节拍类3D游戏的开发过程。在介绍C#语言特点的基础上,简要介绍了《功夫》游戏的总体设计与游戏规则,然后进一步从角色及场景模型设计、UI交互界面设计、游戏数学模型建立、关卡设计、特效设计与制作等方面,完整介绍了音乐类游戏的开发流程。

摘要：采用实数编码的染色体表示方式,先后自行设计实现了两种演化算法求解TSP问题。其中第二种算法中使用了自适应演化算子,能有效消除路径上的交叉,并能在一定程度上进行合理的段位移,更加符合该染色体表示方式的特点。实验结果表明,用实数编码的染色体表示方式求解TSP是可行的,而且使用自适应演化算法求解可以取得比较好的结果。

摘要：探讨了在C语言程序设计教学过程中为学生建立相应的思维模式的方法问题。针对非计算机专业学生基础差、专业性不强的特点,结合当前DIY的潮流,分析了C语言的基本结构,分析了RPGMaker中提供的技术可行性,提出通过促进学生使用RPG-Maker软件来制作游戏以建立相应的程序设计思维模式的方法,并提出具体案例供参考。实践表明,学生的程序设计思维能较快速、熟练地建立起来。

摘要：提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体,并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。

摘要：根据排课问题的有效性约束，建立了基于实际情况的数学模型，提出课元、资源等概念模型。采用演化算法来解决排课问题，根据教师集、班级集、课程集、教室集、时间集、课元集、资源集等概念定义了约束集，再设计了相应的编码和评价方法，采用轮盘选择、单点交叉、随机变异、μ＋λ淘汰等策略进行计算．实验结果表明，用演化算法解决排课问题是可行的。