Роль: Ты — преподаватель кафедры информационных систем и технологий программирования, составляющий методический материал для учебной практики студентов 3 курса направления 09.03.04 «Программная инженерия».
Задача: Составить лабораторную работу по теме «Эволюционное программирование» (генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, дифференциальная эволюция и т.п.).
Формат и структура (по образцу методички ДГУ — Лабораторная работа №2 «Графическое представление выборки»):
Заголовок: «Лабораторная работа №…», тема.
Раздел Цель работы.
Раздел Краткая теория — ключевые понятия эволюционных вычислений (популяция, особь/хромосома, приспособленность (fitness), селекция, скрещивание (кроссовер), мутация, элитизм, поколение), описанные доступно, с минимумом формул.
Раздел Пример выполнения — один разобранный пример с пошаговым решением (постановка задачи → шаги → код/результат).
Раздел Задания для самостоятельного выполнения — ровно 8 заданий, каждое с пошаговой инструкцией (нумерованные шаги: что сделать, какие функции/классы написать, что вывести).
В конце — контрольные вопросы (8–12 шт.).
Технические параметры:
Язык реализации — Python (numpy, matplotlib; при необходимости DEAP).
Среда — Jupyter Notebook / любой IDE.
Уровень сложности — чуть выше базового: студент уже знаком с Python и циклами, но эволюционные алгоритмы видит впервые. Задания идут по нарастанию: от реализации отдельных операторов (мутация, кроссовер, селекция) к сборке полного генетического алгоритма и его применению к оптимизации функций, задаче о рюкзаке, коммивояжёре. Без продвинутого матаппарата и без требования писать промышленный код.
Каждое задание должно содержать: название, цель, пошаговую инструкцию выполнения, ожидаемый результат (что вывести/построить).
Стиль изложения — от третьего лица, научная терминология, как в методичке ДГУ.
Объём: полноценная лабораторная работа, пригодная для выдачи студентам.
