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        運(yùn)用遺傳算法對(duì)大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)

        2010-11-02 07:43:13萍,龍駒2
        運(yùn)動(dòng) 2010年10期
        關(guān)鍵詞:單純形法遺傳算法要素

        金 萍,龍 駒2

        (1.西華大學(xué)體育學(xué)院,四川 成都 610039;2.西華大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川 成都 610039)

        運(yùn)用遺傳算法對(duì)大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)

        金 萍1,龍 駒22

        (1.西華大學(xué)體育學(xué)院,四川 成都 610039;2.西華大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川 成都 610039)

        本文將排序自適應(yīng)遺傳算法與單純形法相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的、具有全局優(yōu)化能力的混合遺傳算法,用該算法對(duì)大學(xué)生體能強(qiáng)弱(以心臟功能和肺功能作為主要考察依據(jù))的教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),并在西華大學(xué)學(xué)生中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該法進(jìn)行體能教學(xué)訓(xùn)練比傳統(tǒng)方法具有更好的訓(xùn)練效果,對(duì)提高大學(xué)生的體質(zhì)健康具有創(chuàng)新意義。

        遺傳算法;單純形法;大學(xué)生;體能;訓(xùn)練要素

        1 前 言

        當(dāng)前在大學(xué)生體能(以心臟功能和肺功能作為主要考察依據(jù))教學(xué)訓(xùn)練中,大都采用傳統(tǒng)的教學(xué)訓(xùn)練方法,傳統(tǒng)方法雖能滿足基本的教學(xué)訓(xùn)練要求,但在實(shí)踐中還缺乏一種優(yōu)化的教學(xué)訓(xùn)練模式,以進(jìn)一步提高大學(xué)生的體能教學(xué)訓(xùn)練效果。據(jù)此,我們采用了混合遺傳算法對(duì)大學(xué)生的體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),從而較快提高大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練效果。

        2 研究對(duì)象與方法

        2.1 研究對(duì)象

        運(yùn)用遺傳算法對(duì)大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。其中選取西華大學(xué)2008級(jí)學(xué)生50人(男25人,女25人),年齡18~21歲,其中男生平均身高173.1厘米,體重60.6千克;女生平均身高159.9厘米,體重52.1千克。

        2.2 研究方法

        分別使用TJY-1高精度數(shù)顯電子臺(tái)階試驗(yàn)測(cè)定儀和RCS-10000高精度數(shù)顯電子肺活量計(jì)對(duì)兩種模式教學(xué)訓(xùn)練后學(xué)生的心肺功能進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試,獲取了相應(yīng)的心肺功能數(shù)據(jù)。

        3 應(yīng)用遺傳算法設(shè)計(jì)體能教學(xué)訓(xùn)練模式

        大學(xué)生體能強(qiáng)弱(以心臟功能和肺功能作為主要考察依據(jù))的教學(xué)訓(xùn)練效果主要由運(yùn)動(dòng)量和運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度兩個(gè)要素決定。本文針對(duì)這兩個(gè)要素用遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),其具體的設(shè)計(jì)思路如下。

        3.1 遺傳算法的算法設(shè)計(jì)

        3.1.2 重要參數(shù)的選擇 遺傳算法要考慮的重要參數(shù)主要有:種群規(guī)模N(本設(shè)計(jì)中取N=100)、交叉概率和變異概率按照公式(2)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

        3.1.3 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì) 為了獲得滿意的動(dòng)態(tài)特性,在引入懲罰功能的前提下,本文將目標(biāo)函數(shù)取為

        3.1.4 選擇運(yùn)算設(shè)計(jì) 本文采用按照個(gè)體適應(yīng)度大小排序的選擇方法設(shè)計(jì)相應(yīng)的選擇算子。

        圖1 自適應(yīng)交叉概率和變異概率示意圖

        3.1.6 單純形局部搜索算法的設(shè)計(jì) 由于本文所設(shè)計(jì)的遺傳算法是遺傳算法與單純形法有機(jī)結(jié)合的一種混合算法,局部搜索能力很強(qiáng)的單純形法的加入執(zhí)行過程如圖2中的流程圖所示。在加入單純形法的過程中主要考慮以下兩個(gè)方面的問題:(1)單純形搜索算法所需時(shí)間的分配問題:如果簡(jiǎn)單地將遺傳算法和單純形法相結(jié)合,則整個(gè)算法的大部分運(yùn)算時(shí)間將被單純形搜索算法所占據(jù),而僅有很少的時(shí)間用于遺傳運(yùn)算,這樣就不易體現(xiàn)出遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn);另外,單純形法搜索并不需要精確求解。因此,本文從兩個(gè)方面對(duì)單純形法搜索的時(shí)間加以限定,一是單純形法搜索迭代的次數(shù) N ,在本文中經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn),限定對(duì)參與局部搜索的個(gè)體數(shù)加以限制),本文中經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn),單純形法參數(shù)的設(shè)置:反射系數(shù),擴(kuò)張

        3.1.7 判斷算法終止條件是否滿足 用改進(jìn)方法產(chǎn)生的初始種群通過混合遺傳運(yùn)算后得到了新一代種群,將該代種群再次代入適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行檢測(cè)評(píng)估運(yùn)算,觀察是否滿足算法終止條件,若滿足,則輸出最優(yōu)解,尋優(yōu)結(jié)束;若不滿足,則返回重復(fù)以上操作直到滿足為止。

        3.2 應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的算法實(shí)現(xiàn)流程(圖2)

        圖2 應(yīng)用遺傳算法對(duì)學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練模式進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的算法流程

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        筆者分別使用心臟功能和肺功能測(cè)試儀對(duì)西華大學(xué)2008級(jí)學(xué)生(男25名,女25名)進(jìn)行了兩種教學(xué)訓(xùn)練模式(模式1為常規(guī)模式,模式2為遺傳算法模式)下臺(tái)階試驗(yàn)和肺活量實(shí)驗(yàn)指數(shù)的測(cè)定,其對(duì)比測(cè)試結(jié)果如表1、表2所示。

        表1 男生實(shí)驗(yàn)指數(shù)對(duì)比表

        4.1 上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用遺傳算法對(duì)大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行設(shè)計(jì)后的教學(xué)訓(xùn)練方法對(duì)大學(xué)生進(jìn)行體能訓(xùn)練,其訓(xùn)練后的體能指標(biāo)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的教學(xué)訓(xùn)練方法,從而說明了該方法對(duì)增強(qiáng)大學(xué)生的體能(心肺功能)具有明顯的效果,對(duì)提高大學(xué)生體質(zhì)健康具有現(xiàn)實(shí)意義。

        4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果還顯示,應(yīng)用遺傳算法對(duì)大學(xué)生體能教學(xué)訓(xùn)練要素進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)后的方法對(duì)提高大學(xué)生的體能具有實(shí)用價(jià)值,是一種客觀、有效、快速的教學(xué)訓(xùn)練方法,這種方法很容易推廣到其他體育教學(xué)訓(xùn)練項(xiàng)目中,從而從新的視角提出了增強(qiáng)大學(xué)生體質(zhì)健康的一種新的教學(xué)訓(xùn)練模式。

        表2 女生實(shí)驗(yàn)指數(shù)對(duì)比表

        [1]周明,孫樹棟.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,1999.

        [2]牛志華.一類混合遺傳算法的研究[D].西安:西安交通大學(xué),2002.

        [3]王文平.遺傳算法:理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002.

        [4]龍駒.永磁無刷直流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[M].成都:西南交通大學(xué)出版社,2006.

        [5]Srinivas M, Patnaik L. M. Adaptive Probabilities of Crossover and Mutations in Gas. IEEE Trans. On SMC, 1994, 24(4).

        [6]陳德平.Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在體育運(yùn)動(dòng)聚類分析中的應(yīng)用[J].體育科學(xué),2005(3).

        G807.4

        A

        1674-151X(2010)10-104-03

        10.3969/j.issn.1674-151x.2010.10.054

        投稿日期:2010-07-29

        金萍(1964 ~),副教授。研究方向:體育社會(huì)學(xué)。

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