进化设计模式
基于TRIZ理论的进化模型案例分析
掌上电脑
向微系统进化 提高资源利用 率
万用电表
汽车产业 模块化生产
向减少人为参与的方向进化
半自动的洗衣机----全自动的洗衣机 半自动的洗衣机 全自动的洗衣机
物流中的工人搬运 物流中的工人搬运
汽车手动换挡-----自动换挡 自动换挡 汽车手动换挡
向减少人为参与的方向进化
洗衣机的进化
双筒的半自动 洗衣机
外观从复杂到简约 机 功能从简单到智能
先复杂后简单的螺旋上升方式（ 先复杂后简单的螺旋上升方式（2/3） 方式
外观从复杂到简约 电视 模式从模拟到数字
先复杂后简单的螺旋上升方式（ 先复杂后简单的螺旋上升方式（3/3） 方式
向提高理想度的方向进化（1/3） 向提高理想度的方向进化（1/3） 进化 书写工具的发展
羽毛笔——每写几个字就要蘸一下墨水 每写几个字就要蘸一下墨水 羽毛笔
羽毛笔
自来水笔——使书写更加流畅、方便 使书写更加流畅、 自来水笔 使书写更加流畅
圆珠笔——结构简单、携带方便、 圆珠笔——结构简单、携带方便、书写时 结构简单 间较长， 间较长，省去了需经常灌注墨水的麻烦
系统内部功能单元间的非均衡发展（ 系统内部功能单元间的非均衡发展（2/3）
通过矛盾的恶化实现整个系统的进化
布雷斯悖论 道路网络中，如果所有移动物体都在寻找 道路网络中， 最有效的移动路线，那么再增加额外路线， 最有效的移动路线，那么再增加额外路线， 实际上会降低整个网络的运行效率。 实际上会降低整个网络的运行效率。 矛盾的恶化 在交通拥堵的情况下，有选择的减少路线、 在交通拥堵的情况下，有选择的减少路线、 减少路线 缩小道路宽度 系统的进化 整个交通系统的通行能力得到增加 整个交通系统的通行能力得到增加
进化的基因机制和模式
进化的基因机制和模式进化是自然界中最为基本的现象之一。
它是生物界长久以来一直存在的现象，是生物学领域中最为重要的一个研究方向，是我们了解彼此关系的重要途径。
进化的发生与演变，是通过基因的变异和选择来完成的，是由基因机制和模式引发的，本文将对这些基础知识进行阐述。
1. 外显性和隐性基因进化的基因机制一般分为两大类：外显性和隐性基因。
外显性基因是会直接抑制或者促进某一生物体特性表现的基因，是我们可以观察到的表现。
而隐性基因则不同，是在某些条件下才会表现，是我们无法直接观察到外部表现的基因。
外显性基因是由两个等同的等位基因控制的，一个来自母亲，另一个则来自父亲。
如果这两个外显性基因相同，则被称为纯合子；如果不同，则被称为杂合子。
如果纯合子剂量产生的表型与纯合子剂量不同，那么我们可以分析出隐性基因。
2. 遗传变异遗传变异是进化的基础之一，它导致了物种的多样性。
随着时间的推移，某些物种在其生命周期中可能会发生适应性的遗传变异，使得它们可以适应环境中的特定条件，从而生存下来。
这些适应性的遗传变异的传递，使得物种的后代会具备更多的适应力，从而逐渐演化成不同的物种。
有些遗传变异是由外界因素引起的，如暴露在放射性物质下的生物，遗传发生突变的机会较高；还有一些是由基因拷贝变异所引起的，这在基本程序中会发生。
这些变异的结果可能对生物的形态、功能、代谢、行为等各个方面的生理生化特征产生影响。
3. 自然选择和人为选择自然选择是指环境压力会导致某些组织或个体在生存和繁殖的机会方面优势较大，因此这些组织或个体将更有可能生下更多后代。
由于这些后代可能会具备某些适应性特征，所以这些特征传递给下一代，使得整个物种在演化的过程中发生变化。
人为选择是指人类采取措施来影响物种的演化。
如在畜牧业中，以某些特定性状的动物配对，以便获得更有利的后代；人工选育农作物中，人们会选择某些更具有生产效益的特定品种，以便达到生产目的。
4. 大范围演化和快速适应大范围演化是指在整个物种中，发生基因频率的变化。
进化计算模型设计优化方法及实际效果评估
进化计算模型设计优化方法及实际效果评估进化计算是一种模拟生物进化原理的计算方法，用于解决复杂的优化问题。
为了有效地设计进化计算模型，并评估其实际效果，本文将介绍进化计算模型设计的优化方法以及实际效果的评估方法。
首先，我们将探讨进化计算模型设计的优化方法。
进化计算模型由遗传算法、遗传编程、粒子群算法等多种优化方法组成。
在设计进化计算模型时，首先需要选择适合特定问题的优化方法。
例如，如果问题的解空间较大，可以选择遗传算法进行优化，而如果问题的解空间较小且具有多个局部最优解，则粒子群算法可能更适合。
其次，进化计算模型的设计需要确定适应度函数。
适应度函数是用来评估每个个体在解空间中的适应度的函数。
适应度函数的设计需要结合优化问题的特点，使其能准确地反映个体的适应度。
例如，在一个旅行商问题中，可以将适应度函数定义为路径的长度，以评估每个个体的优劣。
进化计算模型设计的另一个重要方面是选择合适的参数设置。
不同的优化方法有不同的参数，如遗传算法的种群大小、交叉概率和变异概率，粒子群算法的惯性权重和加速常数等。
通过合理设置这些参数，可以提高进化计算模型的性能。
参数设置可以通过经验和实验来确定，也可以通过调整和优化算法进行自动化参数设置。
接下来，我们将介绍进化计算模型实际效果的评估方法。
模型的实际效果评估是判断优化算法性能的重要标准，主要包括收敛性、精度和稳定性三个方面。
首先是收敛性的评估。
收敛性是指优化算法是否能够在有限的迭代次数内找到问题的最优解。
常用的评估方法包括记录每一代种群的最优适应度和平均适应度变化的趋势，通过观察适应度曲线可以判断算法是否收敛。
其次是精度的评估。
精度是指优化算法找到的最优解与问题的真实最优解之间的接近程度。
评估精度可以使用多种指标，如相对误差、绝对误差和均方根误差等。
适当选择适应度函数和参数设置可以提高优化算法的精度。
最后是稳定性的评估。
稳定性是指优化算法在多次运行中是否能够找到相似的最优解。
现代设计方法之智能设计
现代设计方法之智能设计技术摘要：智能设计技术就是对智能CAD理论和运用的研究。
它除具有传统CAD功能外，更具有知识处理能力，能够对设计的全过程提供智能化的计算机支持，并具有面向集成智能化等特点。
文章对现代设计之智能设计的产生发展，特点，和发展态势进行了论述。
关键词：智能设计设计的本质是创造和革新，作为一种创造性活动，设计实际上是对知识的处理和操作。
智能化是设计活动的显著特点，也是走向设计自动化的重要途径。
智能设计的产生可以追溯到专家系统技术最初应用的时期，其初始形态都采用了单一知识领域的符号推理技术——设计型专家系统，这对于设计自动化技术从信息处理自动化走向知识处理自动化有着重要意义，但设计型专家系统仅仅是为解决设计中某些困难问题的局部需要而产生的，只是智能设计的初级阶段。
智能设计的发展与CAD的发展联系在一起，作为计算机化的设计智能，乃是CAD的一个重要组成部分，在CAD发展过程中有不同的表现形式。
在CAD发展的不同阶段，设计活动中智能部分的承担者是不同的。
传统CAD系统只能处理计算型工作，设计智能活动是由人类专家完成的。
在ICAD阶段，智能活动由设计型专家系统完成，但由于采用单一领域符号推理技术的专家系统求解问题能力的局限，设计对象(产品)的规模和复杂性都受到限制，这样ICAD系统完成的产品设计主要还是常规设计，不过借助于计算机机支持，设计的效率大大提高。
而在面向CIMS的ICAD，即I2CAD阶段，由于集成化和开放性的要求，智能活动由人机共同承担，这就是人机智能化设计系统，它不仅可以胜任常规设计，而且还可支持创新设计。
因此，人机智能化设计系统是针对大规模复杂产品设计的软件系统，它是面向集成的决策自动化，是高级的设计自动化。
智能设计的特点表现为：1)以设计方法学为指导。
智能设计的发展，从根本上取决于对设计本质的理解。
设计方法学对设计本质、过程设计思维特征及其方法学的深入研究是智能设计模拟人工设计的基本依据。
定向进化 蛋白设计
定向进化和蛋白设计是两个相关的领域，它们主要与蛋白质的功能和性能改造有关。
定向进化是一种实验室技术，通过逐代选择和突变蛋白质基因，以改变蛋白质的性质和功能。
这种方法主要基于自然界中存在的多样性，通过模拟进化过程来优化和改良蛋白质的性能。
定向进化的目标是通过改变蛋白质表现型的基因改变，以获得更好的功能特性。
蛋白设计是一种计算机辅助的方法，通过理论模型和计算算法来设计新的蛋白质序列，以实现特定的功能或性能。
蛋白设计的目标是通过改变蛋白质的序列和结构来实现新的功能或改进已知功能。
这两种方法可以互相结合使用，以实现更好的蛋白质设计和优化。
定向进化可以通过实验的方式改变蛋白质的性质，并获得一些变种，然后使用蛋白设计的方法进行计算机分析和优化。
通过这种综合的方法，可以实现对蛋白质的精确控制和改造。
定向进化和蛋白设计在化学、生物学、医药等领域有广泛的应用，可以用于开发新药物、改善酶的性能、研究蛋白质结构和功能等。
这些方法在蛋白质工程和生物技术领域具有重要的意义。
协同进化模型
协同进化模型
协同进化模型是一种模拟生物种群之间相互影响、共同演化的模型。
该模型通常用于研究不同物种之间的协同进化关系，以及这种关系对生物多样性和生态系统稳定性的影响。
在协同进化模型中，物种被视为相互依赖的网络，物种之间的相互作用会影响它们的进化轨迹。
这些相互作用可以是直接的，例如不同物种之间的食物链关系，也可以是间接的，例如物种之间的竞争关系。
协同进化模型通常基于以下几个要素：
1.种群动态：模型需要考虑物种之间的种群动态，包括种群增长、竞争、捕
食等。
这些动态因素会影响物种的进化轨迹。
2.遗传变异：遗传变异是物种进化的基础，模型需要考虑到不同个体之间的
遗传差异，以及这些差异如何影响其适应性和生存能力。
3.相互作用：物种之间的相互作用是协同进化的核心，模型需要考虑到不同
物种之间的直接和间接相互作用，以及这些相互作用如何影响它们的进化轨迹。
4.进化选择：模型需要考虑到进化选择的力量，即自然选择和人工选择如何
影响物种的进化轨迹。
协同进化模型的应用非常广泛，可以用于研究生物多样性、生态系统稳定性、生物入侵等问题。
同时，该模型还可以用于指导生态保护和资源管理等方面的实践工作。
生物进化中的进化算法
生物进化中的进化算法生物进化是指物种长时间的适应和适应环境变化的过程。
在生物进化的过程中，进化算法发挥着至关重要的作用。
本文将介绍生物进化中的进化算法，以及它们在生物进化中的应用。
引言生物进化是一种自然过程，经过数百万年的演化，生物逐渐适应了不断变化的环境。
进化算法则是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的方法。
通过模拟自然选择、突变和遗传等过程，进化算法可以逐步优化解空间中的解。
进化算法的基本原理进化算法基于达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学定律。
它通过模拟自然选择、交叉、变异和遗传等操作来搜索最优解。
具体而言，进化算法包括以下几个基本步骤：1. 初始化种群：随机生成一组解作为初始种群。
2. 评估适应度：计算每个个体的适应度，适应度越高表示个体的解越优秀。
3. 选择操作：根据适应度大小选择父代个体，适应度越大的个体被选中的概率越高。
4. 交叉操作：将选中的父代个体进行交叉操作，生成新的子代个体。
5. 变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入随机性。
6. 评估新种群适应度：计算新种群中每个个体的适应度。
7. 判断终止条件：如果达到终止条件（如最大迭代次数或找到满意解），则结束算法；否则，返回步骤3。
进化算法的应用生物进化中的进化算法具有广泛的应用。
以下是进化算法在各个领域中的应用举例：1. 优化问题求解：进化算法在求解各种优化问题上具有优势。
例如，在物流领域中，可以使用进化算法来优化货物的调度路径，以最大化运输效率。
2. 机器学习：进化算法可以用于训练神经网络或决策树等机器学习模型。
通过进化算法，能够找到最优的模型参数，从而提高学习模型的准确率和泛化能力。
3. 数据挖掘：进化算法可用于数据挖掘任务。
例如，可以使用遗传算法来挖掘关联规则或进行聚类分析，从大量数据中发现有用的模式。
4. 调度问题：进化算法可用于解决各类调度问题，如任务调度、车辆路径规划等。
通过优化调度方案，能够提高资源利用效率和任务完成时间。
进化设计模式
metalevel instanceOf baselevel
instanceOf
dog
“使用”行为导 致基因突变 随机的基因突变
dogson
新的能力 新的能力
狗的染色体对象 chromsome.dat
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修改狗DNA代码
狗后代的染色体对象 chromsomeson.dat
7. 一种统一的进化机制
程序进化过程示意图
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15
四、生命进化理论
拉马克进化理论 用进废退——环境变化导致变异,变异有目标和意 义的，且具有获得性状的遗传特性。 达尔文进化理论 自然选择——变异是随机无意义的，自然环境选 择保留和它相适应的物种。
综合进化理论
进化的基本单位是群体而非个体, 自然选择是生 物进化方向的决定力量,生物进化的实质是种群基因 频率的改变。
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1. JAVA反射原理
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2. JAVA字节码工程技术 JAVA字节码工程技术(静态)
——将编译好的类程序代码装入并扫描分析,建 立该类的映射数据结构图，从而可以取得该 类的内在结构，包括状态变量和行为方法， 并且根据需要可以修改这些状态变量和行为 代码，使程序的功能发生改变。 在Javassist工具中定义CtClass。
2、通过程序建模来仿真模拟其他的生命现象 尝试用计算机进程的原理来解释生命现象。
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致 谢
感谢我的导师马义忠教授给我提出了许多 宝贵的建议，并给予悉心的指导。
感谢学院各位领导和老师对我的关心和帮 助。 感谢我的家人给我莫大的理解与支持、鼓 励与帮助 。
兰州大学
兰州大学
兰州大学
1. 传统进化算法介绍
第六章TRIZ技术进化理论及其应用案例
在自行车进化的过程中，全世界申请了相关专利1万件。
从历史的观点看，产品处于不断进化之中。TRIZ理论认为所有产品都 是处于进化中的“技术系统”，进化是指技术系统特性参数即性能的进 化
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例
产品进化四个阶段
从历史的观点看，产品进化分为如下4个阶段： 为系统选择零部件； 改善零部件； 系统动态化； 系统的自控制。
应用
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例
可调模板
一块模板（带有孔的厚板）引导在曲面上钻孔。 缺点：重新调整模板或孔的模式很费时间。 建议：使用弹性元件制成模板，带有刚性部分的多个系统。重新调整模板的过程 被减少到简单地 弯曲（在两个方向上拉伸）和固定模板。导孔自动放置在同样的倾斜度下。
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例 弹性刀片
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例
理想的解决方案和最终理想解
理想的解决方案的概念是从为什么有些事情不能做到什么是可能的 并且如何实现它的过程中释放思维。 最终理想解是通过将您的思维集中到理想的解决方案是什么样的来 从TRIZ中产生一些最具创造性的概念。
最终理想解同时帮助您从理想状态回到现实（实际的工程问题及其 所有的约束条件）的过程中找出解决方案的范围。
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例
增加理想化水平定律
技术系统的理想化水平可用理想度D表示
理想度
F = F F
u n
c
式中Fu是有用功能；Fh是有害功能； Fc是与功能相关的成本。
基于TRIZ技术进化理论的创新设计案例 Example: 注射器
太阳软管
在您的屋顶上可以捕获到阳光，然后将其沿着高反射轴导入，扩散到您的内部 空间
进化设计及其相关技术研究
（ Ｐ Ｅ ｏ ｔ ｎ ｒ ｒｇ ｍ Ｅ ， ｖ ｌ ｉ ａｙ ｏ ｒ — ｕ ｏ Ｐ ａ
ｍｉ ） ｎ 。下 面将主要对 Ｇ ｇ Ｐ加
以介绍。 Ｇ Ｐ最 早 是 由 美 国 的
Ｋｚ ｏａ教授 于 １９ ９ ２年提 出来
的 ，它是一种不局 限于某一
领域 的全 局进化搜 索技 术。
【 ｂ ｔａ ｔ Ｅ ｏｕｉｎ ｒ ｅｉ ｅ ｅｉ ｅ ｏ ｈｃ ｅ ｇａｐｉ ｏｅａ ｄｔ ｒ ｅｔ ｓ ｅ Ａ ｓ ｃ】 ｖｌｔ ａｙｄｓ ｎｉ ａｎｗ ｄｓ ｎｍ ｔ ｄｗ ｉ ｉ ｂｉ ｐ ｌｄｍ ｒ ｎ ｏ ｅ ｉ ｒ ｏ ｇ ｓ ｇ ｈ ｈｓ ｎ ｅ ｎｅ ｘ ｎｖ
ｅｏ ｔ ｎｒｕｉｅａｄｆｔｅ ｎ ｌ ｉ ｗ ｏｅｅｉｉ ｒｂｅｓａ ｄｔｅａｐｉ ｔｎｏ ｅ ｅｈｏｏｉ ｒ ｖｌ ｉ ｏｔ ｎ ｎｓ ａ ａ ｓ， ｈｓ ｘ ｔ ｇｐｏｌ ｎ ｐｌａｉ ｎｗｔ ｎｌ ｅ ａｅ ｕｏ ｎ ｉ ｓ ｙｓ ｓｎ ｍ ｈ ｃ ｏ ｆ ｃ ｇｓ
它使用树型结构来表示进化 个体 ，以便于个体的规模和
形状 能够 动态变化 。然后对 其施加复制 、 交叉 、 变异等遗 传算 子，使系统 自身进 化出
问题 的最优解 。
图 １进化设计流程图
组成部分 。 包括进化算法 、 因模 型 、 基 进化路线和适应度分析等 ，
设计进化论速查手册
设计进化论速查手册设计进化论是指在设计领域中，设计理念和方法的不断发展和演变。
设计进化论的概念源自达尔文的进化论，认为设计也是一个不断进化和适应环境的过程。
设计进化论涵盖了从传统手工艺到数字化设计的变革，从产品设计到用户体验设计的演进，从线下到线上的转变。
本手册旨在整理设计进化论的重要内容，以便设计师和相关从业者了解设计领域的发展脉络和重要原理。
一、设计进化论的概念和意义1.1 设计进化论的概念设计进化论是指设计的理念、方法和工具在不断变革和演进的过程。
它反映了设计领域随着科技、社会和经济的发展而发生的变化，突出了设计作为一个动态、开放的系统。
1.2 设计进化论的意义设计进化论的出现不仅揭示了设计的发展规律，更为设计者提供了前人经验和方法论的积累。
它帮助设计者更好地理解设计的本质和要素，有效应对设计领域的挑战和机遇。
二、设计进化论的历史演进2.1 传统手工艺到数字化设计随着计算机技术的发展，设计在传统手工艺的基础上逐渐实现了数字化转型。
这一过程不仅提高了设计效率，丰富了设计表现形式，更为设计师提供了更多新的设计思路。
2.2 产品设计到用户体验设计20世纪末，设计从单一的产品设计逐渐发展为用户体验设计。
用户体验设计强调用户需求和感受，注重设计的人本性，成为当代设计领域的重要方向。
2.3 线下到线上的转变随着互联网的普及，设计从传统的线下形式向线上延伸，形成了新的设计工作方式和媒介。
线上设计以其便捷性和互动性为设计工作提供了更多可能性。
三、设计进化论的重要原则3.1 用户为中心设计进化论强调用户为设计的核心，倡导着以用户需求为出发点，以用户体验为导向的设计方法。
3.2 多元融合设计进化论强调多元文化、多样性和跨学科融合，鼓励设计跨界创新和融合设计。
3.3 持续迭代设计进化论鼓励设计者持续迭代和改进设计作品，适应不断变化的社会和市场需求。
3.4 可持续发展设计进化论提倡可持续设计，注重设计的环保性和社会责任感。
进化算法通俗理解
进化算法通俗理解进化算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，它模拟了自然界中物种的进化和适应过程，通过不断演化和筛选，找到问题的最优解。
进化算法可以应用于各种复杂的问题，如优化、搜索、机器学习等领域。
它的核心思想是通过生成候选解并不断进行选择、交叉和变异等操作，模拟物种的遗传和进化过程。
进化算法的过程可以简单地分为初始化、评估、选择、交叉和变异等几个步骤。
首先，需要初始化一组候选解作为种群。
每个候选解都代表了问题的一个可能解。
然后，根据问题的评估函数对每个候选解进行评估，得到其适应度值。
适应度值越高，说明该候选解越优秀。
接下来，进化算法通过选择操作，按照适应度值的大小，选择一部分优秀的候选解作为父代。
选择的方式有很多种，常见的有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
选择操作的目的是保留优秀的解，使它们有机会参与下一代的繁衍。
在选择完成后，进化算法通过交叉操作，将父代的基因进行组合，生成新的候选解。
交叉操作类似于生物界的杂交，通过交换基因片段，产生新的组合。
交叉操作可以帮助种群探索更广的解空间，增加种群的多样性。
进化算法通过变异操作引入一些随机性，对新生成的候选解进行微调。
变异操作类似于生物界的突变，通过改变个体的某些基因，引入新的特征。
变异操作可以帮助种群跳出局部最优解，进一步探索解空间中的其他可能解。
通过不断重复选择、交叉和变异等操作，进化算法逐渐优化种群，使其逐步逼近最优解。
整个过程类似于生物的进化过程，不断筛选和改良，使种群中的候选解越来越优秀。
进化算法有很多的变种和扩展，如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等。
它们在具体的应用领域中有着不同的优势和适用性。
进化算法的优点是可以处理高维、非线性、复杂的优化问题，且不需要问题的具体形式和解析解。
它可以在搜索空间中进行全局搜索，找到问题的较好解。
然而，进化算法也存在一些缺点，如收敛速度较慢、参数选择困难等。
进化算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过选择、交叉和变异等操作，不断演化和改良候选解，逐步逼近最优解。
介绍一种程序的进化设计模式
Introduce an Evolutionary Programming Model----A Simulation of the evolution of DNA codeMei Fan1, a, Jun Ma1,b1The School of Information Science and Engineering, Lanzhou UniversityLanzhou, Chinaa fanmei@,b majun@Keywords:Reflection calculation; Bytecode Engineering Technology; Evolutionary Programming Model.Abstract. Via examining the evolutionary phenomena in biology, it is known that the evolution of life is based on the fact the variation of species is caused by the alteration of the DNA code sequence. If we assume the DNA molecular chain is a program code sequence, similar to the modern computer program code sequence, then the evolutionary phenomenon in biology can be simulated and it will be bring out an Evolutionary Programming Model (EPM). The main idea of this model lies in the two key conception: First is that two copies of the program code sequence in memory were loaded, then put one in the running status and the other in non-running status. Second step, use the reflection calculation to perceive the environment and adjust its functions in the running one. Then use Bytecode Engineering Technology to locate and modify the corresponding code segment of the non-running one, and consequently generate the next version program. This process can be repeated as needed, similar to the evolution of the DNA sequence in Nature. EPM enables the program to "sense" the running environment, to make corresponding adjustments in order to accommodate the running environment, and to generate the new version program at the same time. The EPM model will have widely application prospects in the field of artificial intelligence and is extremely important in guiding the future automatic program design and robotic evolution design.IntroductionIn the biology evolutionary field, it is a fact that the change of the species is caused by the alteration of the DNA coding sequence. If we assume that the DNA code sequence is a set of program code sequence which stored the abstract instructions and data, then it is very interesting while we study the evolution phenomenon from the coding perspective. At the same time, because of the growing demand for the dynamic adaptive ability of the software in the computer programming field. It is required that software can dynamically change its behavior according to the running environment, and it is certainly need that the new behavior which adaptive environment can auto be written to the new version program code sequence, just as biological evolution.After a period of study and research, via analogy analysis and experimental simulation we found this problem can be effectively solved by using Reflection calculation and Bytecode Engineering technology. By combining these two technologies the paper proposed a new program design techniques, which can make the program have the ability to evolve.Reflection technology was introduced into the computer programming field by Smith in 1982[1][2], which enables the computing system has the ability to perceive itself and control its behavior, then change its behavior according to the running environment as well. Similarly to the human nervous system which can actively perceive its environment and conditions and then take the appropriate action, while the software system is running, it can adjust its own behavior according to the environment by using Reflection mechanism, consequently obtain a flexible, adaptive software system. At present, the study on reflection calculation mostly focused on Java language. By loading, parsing and running the class’s bytecode, JVM (Java virtual machine) can obtain all Fields and Methods information of the class program, consequently could create an object of the class and invoke any method of the object according to the needs of the running environment.Bytecode Engineering is another technology of the class’s bytecode, used for scanning and analyzing the class’s bytecode program at non-running status. It primarily provides a set of class libraries, then enables the developers easily access, create and modify class files. This technology can make the existing program easier to use and avoid generating cumbersome code, thus effectively optimize and improve the performance of existing programs.By effectively combining these two technologies, the program object which is in running status use Reflection Calculation to perceive the running environment, use Bytecode Engineering Technology to locate and modify the program's bytecode, the paper present a new program design model-"Evolutionary Programming Model" which can make the program automatically evolution according to the running environment, as similar to the biological evolution.Reflection calculation in JavaThe Reflection Calculation mechanism has been achieved in Java language, it refers to when a Java class bytecode was loaded into JVM and entered the running status, JVM can ascertain an object belongs to which class, construct objects of the class, obtain the fields and methods information of this class, invoke any methods of an object, modify the value of an object’s field variables, generate dynamic proxy and even make an automatic programming etc.[3][4][5][6][7] The class library “ng.reflect” of the JDK is the foundation of this technology. The literature[8] described in detail information how to use the various Java reflection API. If a class bytecode has been loaded into the JVM then we can use the API of “ng.reflect” to obtain the field, method and otherinformation of the class, the reflection principle show in Fig.1Fig.1. Java reflectionReflection calculation makes the program has the ability to understand “itself” and perceive “environment” and correspondingly adjusts itself in order to better adapt to the running environment. In other words, reflection calculation enables the program has the ability to make "automatic" adjustment, select different code segment to execute according to different condition, so that to adapt to the changing environment. It is similar to the principle that biological species adapt to the environment’s change.Java Bytecode Engineering TechnologiesThe Java Bytecode Engineering Technologies provide a set of class libraries which can load the class bytecode into a bytecode parser, then analyzing it and establishing a data structure map of the class bytecode, thus get the class's internal structure which includes the field variables and behavior methods. Besides, the field variables and method code can be modified according to different needs. These modifications can change the program’s behavior when loading it into JVM and make it different from the original one.Among the many Bytecode Engineering tools, Javassist[9] is widely used. In Javassist, CtClass class is used to read bytecode file into memory and create a specific data storage format, which uses object to encapsulate all kinds of information of the class, such as fields, methods and exceptions etc. It also provides many API to access various detail information. As CtClass object is equivalent to a bytecode encapsulation, while using CtClass to store class or produce a new class, the content of the class is in bytecode form but not in source code form.Therefor, when the instance of CtClasshas already existed in memory, the Classloader provided by Javassist will load it into running status directly, then select the appropriate code segment to execute as needed. Fig.2 shows the principle of this technology.As shown in Fig.2, the class Hello has a int variable a and a method say(). By using the Bytecode Engineering Technology, it is possible to design a program which can read the bytecode file hello.class, then create its CtClass instance object and do corresponding modification as well. For example, it can modify the execution code of the original method say(), and add some new fields and new methods, then write the modified results to NewHello.class in bytecode file form,thus changing the structure and function of the original class(As shown in Fig.3).Fig. 2. Bytecode engineering principleFig. 3. Using the bytecode engineering to modify the bytecode fileEvolutionary Programming ModelIf we assume that the DNA code sequence in the biological cell is a set of program code sequence which stored the abstract instructions and data. The life phenomena is the program showing the macro phenomena after it entered the running status, that is to say that the life is a process. Just like we see a beautiful program interface or an intelligent response behavior of the macroscopic phenomena that is showed by a process of a computer program.We can further put forward the hypothesis about the evolutionary phenomena in biology: the breeding activities of living organisms have the ability to modify the DNA code sequence of reproductive cells. That means the gene mutation occurred in sexual activity by the reflection calculation. Perhaps because of this, the evolution of species can proceed smoothly.Taking the giraffe which is mentioned by Lamarck and Darwin as an example to study the evolutionary phenomena. A giraffe come from a fertilized egg which contains the full set of giraffe's DNA code sequence. After fertilization the embryonic stem cell begin to divide and differentiation until grow into an adult giraffe.We can understand this as a "giraffe life program" from start to run as an independent process of life. We noticed that when the giraffe engage in breeding activities, there are two status of the DNA code sequence in giraffe life process. One is the giraffe’s body itself which represents the DNA code sequence in the running status, the other is the DNA code sequence which is existed in the spermatogonia in the stored status (non-running status). When the giraffe engage sexual activity, it will modify the DNA code sequence which are in the spermatogonia, and make it more adapt to the environment by reflection calculation. The result is generate the offspring giraffe which is better adapt to the environment. Maybe this is the implementation principle of Lamarck's evolutionary theory.Simulated to this process and phenomena from the program perspective, we can using its principle in our programming technique. By effectively combining the Reflection Calculation and the Bytecode Engineering Technology we present a novel programming design model which has the ability to evolve. As shown in Fig.4, The basic ideas of the model are:Fig. 4. Evolutionary Programming Model principle diagram1. Analyze the basic problem domain, design the right solution, draw the appropriate program flow chart, and more importantly design the reflective strategies and evolution strategies, write and compile the source code program, produce the class files in the bytecode form, such as Program.class.2. Load the bytecode program into the JVM, then put it into running status, use the reference of Class which provided by “ng.reflect” package to point at the runtime bytecode object. Meanwhile the running process creates the object of CtClass class and loads the bytecode file again. Note this time the bytecode program referenced by CtClass object does not enter the running status. So we have two copies of the program code sequence in memory, one is in the running status, the other is not in running status.3. While the program is in running status, it use the Reflection calculation to obtain the program’s "meta-level" abstract which describes the structure of the program itself, then do certain perception according to the environment, ascertain the corresponding perception results and adjust its data structure and logic algorithms.4. At the same time, according to the perception results, locate and modify the corresponding code segment of the non-running bytecode program which the CtClass objects referenced, and save the modified program into a bytecode file (For example, as NextGenProgram.class), consequently achieve the program evolution. This process can be repeated as needed, similar to the evolution of species in nature.Because this programming model is very suitable for the evolution of the program, so we named it "Evolutionary Programming Model". In this model, only familiar with the problem domain analysis, meta-level abstract and the structure of bytecode file then effective programming can be done.After loaded and ran the program which is designed by using EPM, the program's instruction sequence may continually change. If the design is very exquisite, the program can perceive the environment and make adaptive changes each time when it runs, then the program will have the ability to evolve. Fig.5 illustrates the code sequence changed in the program evolution process. A stage indicates that load and run the program (version 1), then according to the environmental conditions modify the program code sequence by Reflection and generate the evolved bytecode program (version 2); Stage B indicates that load and run the program (version 2) again, then it would generate the evolved bytecode program (version 3). So repeat, the program would constantlyevolved to adapt to the changing environment.Fig. 5. The evolution of the program diagram 562Contemporary Solutions in Applied Materials and IndustryWe have written some programs to test this model. For example, there is a program, it would test the OS environment at its first run and modify its own code sequence. When it run secondly, it would accept a string from keyboard and create a process then run the command which name is we have just inputted. The program be compiled and generated the bytecode file size is 2967B. In Windows 7 operating system, the size of the bytecode file became to 3413B after the first run, and became to 2489B after the second run when we inputted the string “write”. If we run the program in the Linux environment, it will enter another evolutionary path. We see the program's function can be changed during the running time; of course, the program code size also is changing. This is similar to the biological evolution. The changing flow charts are shown as Fig.6 and Fig.7 is the program’s evolutionary tree.Fig. 6. The changing flow chartsSummariesThe paper assumed that the DNA code sequence is a set of program code sequence which stored the abstract instructs and data. It analyzed and simulated the evolutionary phenomena of biology from the program perspective. It introduced the Reflection calculation and Bytecode Engineering technology, and studied the Java reflection mechanism and Javassist bytecode engineering tool in depth as well. Then by effectively combining these two technologies, using Reflection calculation to perceive the running environment of the program object, and using Bytecode Engineering Technology to locate and modify the program's bytecode, the paper presented a new program design model-"Evolutionary Programming Model" which can make the program automatically evolution according to the running environment, as is similar to the biological evolution. The EPM model has widely application prospects in the field of artificial intelligence and is very significantfor guiding the future automatic program design and robotic evolution design.References[1]Smith B. C (1982) Reflection and semantics in a procedural language. MIT Laboratory ofComputer Science, USA: Technical Report 272[2]Smith B.C (1984). Reflection and semantics in Lisp. In: Proceedings of the 14th Annual ACMSymposium on Principles of Programming Languages, Salt Lake City[3]Pattie M (1987) Concepts and experiments in computational reflection. ACM SIGPLANNotices[4]LiciaCapra, Gordon S. Blair, Cecilia Mascolo, Wolfgang Emmerieh，Paul Grace.(2002)Exploiting reflection in mobile computing middleware[J]，ACM SIGMOBILE Mobile ComPuting and Cormmunications Review 6(4):34-44.[5]SH IGERU CH IBA (2000) Load Time Structural Reflection in Java [A]. Proceedings ofECOOPÄ2000 [C]. France, Cannes: Springer, LNCS 1850[6]Yasuhiko Y (1992) The Apertos reflective operating system, The concept and itsimplementation. Proceedings of the ACM OOPSLA’92, Vancouver, CA[7]Sturman D (1996) Modular specification of interaction policies in distributed computing[Ph.D.dissertation]. University of Illinoisat Urbana-Champaign, USA[8]Ira R.Forman, Nate Forman (2005), Java Reflection in Action, 2005[9]/javassist/, 2010。
生物进化的机制和模式
生物进化的机制和模式生物进化是指生物种类在数以亿计的年份中，逐渐改变成为新的种类，从而使物种不断地适应环境、充分发挥其生存能力的过程。
生物进化机制包括自然选择、遗传漂变、基因流、突变等，而生物进化模式则分为线性模式、分支模式、网状模式和平行进化模式等几种。
一、自然选择自然选择是指在产生后代时，适应环境的个体有更多的机会生存繁殖下一代。
其中，适应度高的个体会保留更多的基因，并将这些基因传递给后代，而适应度低的个体则会逐渐被淘汰。
通过这一过程，物种逐渐适应环境，并产生新的物种。
二、遗传漂变遗传漂变是指随机事件导致个体基因频率的改变。
这些随机事件包括自然灾害、气候变化、种群迁移等，它们都可以影响一个物种中的个体数量和基因频率。
在漂变过程中，没有明显优势或劣势的基因也会有相应的改变，从而推动了生物进化的进程。
三、基因流基因流指不同种群之间的基因交流，可以在物种之间传递适应环境的有益基因。
随着不同种群之间的基因交流越来越频繁，物种之间的差异逐渐缩小，这对避免物种灭绝、增加生存机会等都有很大的意义。
四、突变突变是指DNA序列的突然改变，可以产生不同的基因型和表现型。
在物种演化的过程中，突变是生物进化中永恒不灭的力量之一，它可以增加物种的变异性，从而产生新的生物类型。
五、线性模式线性模式是指物种由简单形态逐渐演化到高级形态的过程。
在这一过程中，物种的转变是逐渐的、连续的，新物种是旧物种的直接后代。
这一模式主要适用于化石记录。
六、分支模式分支模式是指物种受到环境异质性影响，演化为不同的形态并分化为不同的种类的过程。
分支模式在自然选择、遗传漂变、交配等进化机制的上都有应用，也是生物形态迅速演化的重要途径。
七、网状模式网状模式是指物种间有较大的杂交交流，从而使分类困难。
这种模式适用于复杂多样的环境、大量的杂交、进化缓慢的生物等。
八、平行进化模式平行进化模式是指不同物种之间相似的进化方向和同样的形态特征。
这种模式主要通过基因突变、基因流动和适应性选择等机制来产生，是生物进化迅速演化的一种重要途径。
进化与植物学植物进化的机制与模式
进化与植物学植物进化的机制与模式进化与植物学——植物进化的机制与模式植物进化是许多生物学领域中的一个重要研究方向。
通过研究植物的进化机制和模式，我们可以更好地理解植物的形态、生长发育和适应环境的能力。
一、进化机制1. 遗传变异植物进化的第一个重要机制是遗传变异。
遗传变异指的是植物个体之间存在的基因型和表型的差异。
这种差异是由于基因突变、重组等产生的，它是植物进化的基础。
2. 自然选择自然选择是植物进化的主要驱动力之一。
根据达尔文的进化论，自然选择指的是适应环境的个体更有可能存活下来并繁殖后代。
在植物界中，那些能够适应环境的个体具有更高的生存率和繁殖成功率，进而使其基因在种群中更为普遍。
3. 基因流动基因流动是指不同种群之间基因的交换和迁移。
对于植物来说，基因流动可以通过花粉传播、种子扩散等途径实现。
基因流动促进了不同种群之间基因的交流，增加了遗传多样性。
二、进化模式1. 适应放大适应放大是指一种特征在进化过程中逐渐被放大的现象。
在植物进化中，适应放大通常与植物的适应环境能力相关。
例如，一些植物在干旱环境中逐渐演化出具有较长根系和较小叶片的特征，以减少水分蒸腾和增加水分吸收能力。
2. 互惠共生互惠共生是指两个物种之间相互受益的关系。
在植物进化中，许多植物与昆虫、鸟类等动物形成了互惠共生关系。
例如，一些花朵通过花蜜吸引昆虫传粉，而昆虫则帮助花朵传播花粉，实现了双方的互惠。
3. 多样分化多样分化是指物种在进化过程中分化出多个亚种或种类的现象。
在植物进化中，多样分化通常是基于地理分布的差异、生态位分化等因素。
例如，由于地理隔离和环境差异，一些植物在不同地区逐渐分化出不同的种类。
三、进化与应用植物进化的研究不仅有助于理解自然界中植物的起源和发展，还对农业、生物技术等领域有重要的应用价值。
1. 农业改良通过研究植物进化的机制和模式，可以为农业生产提供科学依据。
通过基因编辑、遗传改良等手段，可以使植物具有更好的抗病抗虫性、适应性和产量。
指向性进化设计的原理和应用探究
指向性进化设计的原理和应用探究指向性进化设计是一种新兴的合成生物学技术，它利用分子进化的原理和技术手段，通过人工设计和构造DNA序列，使其自然进化过程中被选择和放大，从而实现特定功能的制备。
本文将介绍指向性进化设计的原理、相关技术和应用。
指向性进化设计的原理指向性进化设计的原理主要基于分子生物学和进化生物学，主要包括以下几个方面：1. 变异和选择：指向性进化设计的基本原理是通过引入突变和选择的方式实现功能的优化。
首先，设计师利用人工方法构建DNA序列并引入随机突变。
然后，将这些DNA序列放入容器中，并筛选出能够实现特定功能的序列。
通过这个过程，DNA序列不断经过变异和选择的过程，逐渐进化到更加适应特定功能的表达。
2. 可塑性：指向性进化设计可以利用分子生物学技术对DNA序列进行可控制的改变，从而实现多元化和个性化的定制。
这种可塑性通过设计师对序列的改变和转化来实现，例如，改变序列的长度、引入新的序列、创造新的结构等等。
3. 适应性：指向性进化设计的理念是基于生物的进化原理，即适者生存。
通过设计和筛选出的序列，在环境中适应的能力越强，其生存的机会也就越高。
指向性进化设计的技术指向性进化设计的实现需要借助多种技术，包括DNA合成、PCR、随机化、筛选、测序、基因注入等技术。
1. DNA合成：设计师需要构建特定的DNA序列，这需要DNA合成技术的支持。
DNA合成可以根据指定的序列进行定制化设计，从而实现DNA序列的构建。
同时，DNA合成技术还可以通过基于生物系统的高通量快速构建大量的序列。
2. PCR扩增：分子设计后，可以利用PCR方法扩增，以得到足够多的DNA。
利用PCR技术，可以在短期内扩增带有突变的DNA分子，从而得到更多的可供筛选的DNA序列。
3. 随机化：在DNA序列中引入随机突变，扩大变异的空间，增加选择的概率。
随机化方法包括随机小切片化、DNase I随机化、重组跨越和PCR错误积累等。
进化设计模式
分类号：密级：专业学位研究生学位论文论文题目（中文）进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟论文题目（外文）The study on "Evolutionary Programming Model"and the programming simulation on the phenomenon of the life evolution研究生姓名范玫学位类别工程硕士专业学位领域计算机应用学位级别硕士校内导师姓名、职称马义忠教授校外导师单位、姓名甘肃省冶金设计院郎宪录高工论文工作起止年月2011 年1月至2012年3月论文提交日期2012年 3月论文答辩日期2012年 5月学位授予日期2012年 5月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
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对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
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本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。
本学位论文研究内容：□可以公开□不易公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。
（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟摘要目前在计算机程序设计领域，对软件的动态自适应能力的需求越来越强烈，它要求软件在运行过程中能够根据运行环境的情况动态地改变行为，从而更好地适应环境，这就要求我们的程序和软件能够自动地进化，能够动态适应不同的运行环境。
高中生物进化课程的设计措施
高中生物进化课程的设计措施2014-03-15 09:05 来源：高中生物论文有62人参与在线咨询一、建构主义学习理论高中生物进化课程内容的设计强调科学与人文的整合，寻求人、自然、社会和谐统一的课程生态观．因此高中生物进化课程内容的设计要为学生提供完整、真实的问题情景，还原知识的背景，并要求有生动性、丰富性．例如设置“假如你是生物科学家要探究生物是怎样进化的?物种绝灭对生物多样性会产生什么样的影响?”的情景;设置“生物进化理论仍然在发展吗”的问题辩论等．另外丰富的学习资源是建构主义学习的一个必不可少的条件，因此在课程内容的设计时可以在附录部分设计相关知识的介绍或相关网站链接的介绍以便于学生对资源的利用学习．二、课程内容1．课程内容的选择(1)兼备实用性与发展性这里所说的实用性就是奥恩斯坦的选择课程内容七项标准中的实用性，持有不同观点的教育家对实用性的理解各有不同，但是总的来说实用性的课程内容有利于课程实现其社会价值．发展性的课程内容有利于课程实现其对学生的创造性思维训练的价值．例如在《现代生物进化理论的由来》这一节中除了介绍“拉马克的进化学说”、“达尔文的自然选择学说”(这体现了课程内容的实用性)这些比较大众化的进化学说外，还要发展学生的发散思维，简要介绍别的国家认可的进化学说并启发学生利用课余时间自主学习(这体现发展性)．(2)兼备学科性与生活性这里的学科性对应奥恩斯坦的选择课程内容七项标准中的可学性和可行性．生活性对应奥恩斯坦的选择课程内容七项标准中的兴趣和意义．例如在《现在生物进化理论的主要内容》中要体现学科性介绍“种群基因频率的改变与生物进化”的基本知识，还要体现生活性，利用所学的知识能够分析生活中的实际问题，例如探究近几年环境变化对生活在周围的昆虫的影响．2．课程内容的组织课程内容的组织方式基本有这样几种:纵向组织、横向组织、逻辑顺序、心理顺序、直线式、螺旋上升式．(1)纵向组织纵向组织是依据某些标准按先后顺序组织排列课程内容．例如按时间的顺序介绍生物进化学说的发展，先后介绍进化理论中的拉马克主义、达尔文主义、现代达尔文主义、直生论、分子进化中性学说等．(2)横向组织横向组织是打破学科的界限和传统的知识体系来组织课程内容．例如详细列举美国，日本，中国，英国各个国家主要认同的生物进化学说(包括主要的人物，起源的时间、背景等)．(3)逻辑顺序逻辑顺序指按照学科本身系统的内在联系来组织课程内容．例如要先介绍基因和染色体的知识才能介绍基因突变、基因重组以及染色体变异相关的知识，然后才能介绍多种育种方法等．(4)心理顺序心理顺序是按照学生的心理发展特点和认知特点来组织安排课程内容，以往的一些重要理论观点、探索研究是我们研究进化理论不可或缺的重要参考资源．比如提出自然选择学说的达尔文，为什么还会同意拉马克的获得性遗传观点．(5)直线式与螺旋上升式直线式与螺旋上升式是相对的，直线式有效避免不必要的赘余知识点．螺旋式则容易照顾到学生认知特点，深化对知识的掌握．例如利用加拉帕戈斯群岛上13种地雀的形成阐述隔离在物种形成过程中的作用以及地理隔离与生殖隔离的关系．三、在生物进化的课程中深入可持续发展由于人类高速发展和不顾后效的索取，人口、资源、环境的危机也越来越尖锐．生物的进化、人类前途均已到了至关重要的一刻，我们要在生物进化的课程教学中深入可持续发展的观念，让可持续发展的观念深入人心，改变这一现状．作者：杨银军单位：江苏省南通市海安县立发中学。
拟态进化原理的应用实例
拟态进化原理的应用实例1. 引言拟态进化是一种模仿自然界生物进化中的拟态现象的设计方法。
在拟态进化中，设计师通过融合自然界生物的特征和功能，设计出具有类似外貌和行为的产品或系统。
这种设计方法在人工智能、人机交互、产品设计等领域都有广泛的应用。
本文将介绍几个拟态进化原理的应用实例。
2. 拟态进化在人机交互界面设计中的应用2.1. 拟态进化使界面更符合用户的认知拟态进化原理可以应用于人机交互界面设计中，使界面更符合用户的认知。
例如，在电子邮件客户端中，采用类似传统信件的界面设计，可以让用户更容易理解和使用邮件功能。
另外，拟态进化还可以通过模仿现实物体的外观和操作方式，使用户能够更快速地学习和使用界面。
2.2. 拟态进化提供更直观的反馈和交互方式拟态进化原理在人机交互界面设计中提供了更直观的反馈和交互方式。
例如，在移动应用中，当用户点击按钮时，采用类似实物按键的交互方式，给用户一种真实的触感反馈。
这种直观的反馈方式可以提升用户体验，使用户感觉更加自然和舒适。
3. 拟态进化在产品设计中的应用3.1. 拟态进化提高产品的易用性和用户体验拟态进化原理可以应用于产品设计中，提高产品的易用性和用户体验。
例如，在智能家居产品中，通过模仿自然界生物的外貌和行为，设计出可以与人类进行互动的智能助手。
这样的设计可以使用户更容易理解和使用智能家居产品，提高产品的易用性和用户的满意度。
3.2. 拟态进化增加产品的创新和竞争力拟态进化原理可以帮助产品设计师创造出独特而实用的产品，在市场竞争中脱颖而出。
例如，在汽车设计中，采用类似动物的外形和运动方式，设计出具有更好空气动力学性能的汽车。
这样的设计不仅能够提高汽车的燃油效率，还能为消费者提供更好的驾驶体验，增加产品的吸引力和竞争力。
4. 拟态进化在人工智能领域的应用4.1. 拟态进化改善人工智能系统的交互和沟通能力拟态进化原理可以应用于人工智能系统的交互和沟通能力的改善。
例如，在聊天机器人的设计中，采用类似人类的语言和声音，使机器人更容易与用户进行沟通和交流。
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分类号：密级：专业学位研究生学位论文论文题目（中文）进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟论文题目（外文）The study on "Evolutionary Programming Model"and the programming simulation on the phenomenon of the life evolution研究生姓名范玫学位类别工程硕士专业学位领域计算机应用学位级别硕士校内导师姓名、职称马义忠教授校外导师单位、姓名甘肃省冶金设计院郎宪录高工论文工作起止年月2011 年1月至2012年3月论文提交日期2012年 3月论文答辩日期2012年 5月学位授予日期2012年 5月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
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论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。
本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。
本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。
本学位论文研究内容：□可以公开□不易公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。
（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：进化程序设计模式研究和生命进化现象的程序模拟摘要目前在计算机程序设计领域，对软件的动态自适应能力的需求越来越强烈，它要求软件在运行过程中能够根据运行环境的情况动态地改变行为，从而更好地适应环境，这就要求我们的程序和软件能够自动地进化，能够动态适应不同的运行环境。
而在生物学领域，有关进化的讨论一直不断。
虽然我们似乎从宏观上给出了生命进化的许多证据，也知道了生命进化的这样一个事实，但从微观上，从DNA编码序列的演变上我们并没有一套成熟的理论，也没有相应的实验来证实。
本文通过深入研究Java的反射机制和字节码工程技术，然后将二者结合提出了一种新的程序设计模式——“进化程序设计模式”（EPM）。
文中对该模式的基本思想进行了详细的阐述，并指出该模式可能的应用前景。
该模式结合了面向对象程序设计的基本技巧、运行时的程序反射技巧以及程序运行前的静态反射技巧。
在三个层面同时编程：问题域、基本级和元级，可以使程序“感知”当前的运行环境，并能够做出相应的自我调整以便更好地适应环境，同时生成能够适应该环境的下一代版本的程序代码，从而实现了程序的进化，就像生物领域中生物物种的进化一样。
我们发现用这套设计模式可以很好地解释和模拟生物领域的物种进化原理，同时该设计模式在人工智能和机器人领域有广泛的应用前景。
本文的另一重点是利用EPM设计了一套模拟程序，模拟和演示了在生命进化过程中DNA编码序列的变化过程和改变原理。
从程序视角来看待生命进化现象，拉马克的“用进废退”进化机制和达尔文的“自然选择”进化机制都有其程序实现的基础，只不过它们的基因突变发生的时间和起因不同罢了。
关键词：进化程序设计模式（EPM），生命进化模拟，计算机反射，字节码工程THE STUDY ON "EVOLUTIONARY PROGRAMMING MODEL" AND THE PROGRAMMING SIMULATION ON THE PHENOMENON OF THE LIFE EVOLUTIONAbstractAt present in the field of computer programming, the growing demands for dynamic adaptive ability of the software is more and more intense. It requires that the software during runtime can dynamically change its behavior according to the running environment. In order to better adapt to the environment, which requires our programs and software to automatically evolve, and ultimately our programs and software have the ability to dynamically adapt to different running environment. In biology, the discussion about evolution has been constantly continued. Although we have a lot of evidence to prove that life is evolving from the macroscopic perspective, but also know that it is a fact that the life is evolving. But from the microscopic, and from the alteration of the DNA coding sequence we do not have a mature theory, and there is no corresponding experiments to confirm how this process occurred.The paper through in-depth study of the Java Reflection Mechanism and Bytecode Engineering Technology, then combine the two technologies and proposed a new program design patterns--"Evolutionary Programming Model”, namely EPM. In this paper, we have given the detail information of this model's basic idea, and pointed out that this model may be applied to field. The model combines the basic skills in object-oriented programming, the dynamically reflection skills in the runtime of the program and the static reflection skills before the program runs. Programming simultaneously on three levels: problem domain, baselevel and metalevel, it not only can make the program "perception" the current running environment, and correspondingly adjusts itself in order to better adapt to the environment, but also can generate next version program which could adapt to the new environment. Consequently, achieving the evolution of the program, like species evolution in the biological field. We found that with this model can be well explained and simulation the evolutionary principle of species evolution in biological field, while the model has the broad application prospects in artificial intelligence and robotic field.Another focus of this paper is the use of the EPM to design a series of simulation programs to simulate and demonstrate the process and principle of the DNA coding sequence changed in the evolution of life. To study the phenomenon of the evolution of life from a program perspective, both Lamarckian "use and disuse" evolutionary mechanisms and Darwin the "natural selection" evolutionary mechanism have their program realization foundation, only their genetic mutation occurred time and cause are different.Key words: Evolutionary Programming Model, Bytecode Engineering Technology, Reflection Mechanism, Life Evolution Simulation.目录中文摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 主要工作和论文结构 (3)第二章生命进化理论 (4)2.1 生命进化现象 (4)2.2 拉马克进化理论 (4)2.3 达尔文进化理论 (5)2.4 拉马克进化理论与达尔文进化理论比较 (6)2.5 综合进化理论 (7)2.6 本章小结 (7)第三章传统进化算法介绍 (8)3.1 遗传算法 (8)3.1.1 遗传算法概述 (8)3.1.2 遗传算法的基本原理与特点 (9)3.1.3 遗传算法的改进及应用 (11)3.2 进化策略与进化规划 (12)3.2.1 进化策略 (12)3.2.2 进化规划（编程） (12)3.3 传统进化算法与本文模拟算法的比较 (13)3.4 本章总结 (14)第四章基于反射的进化程序设计模式 (15)4.1 反射的含义 (15)4.2 JAVA反射机制 (16)4.3 JAVA字节码工程技术 (17)4.4 进化程序设计模式 (20)4.5 本章总结 (22)第五章生命进化的程序性解释及计算机程序模拟 (23)5.1 程序建模 (23)5.2 拉马克进化理论模拟 (33)5.3 达尔文进化理论模拟 (36)5.4 综合进化理论模拟 (42)5.5 本章小结 (43)第六章总结和展望 (44)6.1 总结 (44)6.2 展望 (44)参考文献 (45)在学期间的研究成果 (47)致谢 (48)第一章绪论1.1 研究背景“进化”（evolution）一词，自达尔文（Charles Darwin）在十九世纪中叶提出生物进化论的思想后，一百多年来已经成为了生物学中使用频率最高的词汇之一。