高性能自适应调整参数的遗传算法

分析了适应值选择算子中参数对遗传算法的个体选择和搜索性能的影响,提出了一种高性能自适应调整选择算子参数的遗传算法,修正了交叉概率和变异概率的自适应形式,并讨论了它们的变化机理.实验证明,该算法提高了算法搜索能力和解的精度,能有效地避免局部极小.     

自适应遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

交叉算子与变异算子是遗传算法中产生新个体的主要手段。针对简单遗传算法中交叉概率与变异概率随进化过程恒定不变的缺点，采用自适应的交叉、变异概率研究了针对离散变量结构优化设计的遗传算法。以在应力约束条件下的静定桁架与超静定桁架结构为算例，比较了改进交叉、变异算子前后的优化结果，并将计算结果与满应力设计方法所得结果进行了比较。结果表明，自适应遗传算法对离散变量结构优化是有效的、可行的。     

利用基于分区搜索的自适应遗传算法求解TSP问题

为了提高用遗传算法求解旅行商问题（TSP）的收敛速度，结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想．提出了基于分区搜索的自适应遗传算法．该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域，先进行局部搜索．在得到局部较优的基因组合后，再进行全区域搜索，不但提高了遗传算法的收敛速度，而且改进了变异算子的操作性能．通过TSP问题的求解表明，基于分区搜索的自适应遗传算法是一种稳定、高效的优化算法。     

改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题

多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性.     

基于特殊选择的抽象进化算法的收敛性

首先定义了抽象选择算子和抽象进化算子，基于这两种算子给出了一般抽象进化算法的定义．特别讨论了一种基于特殊选择的抽象进化算法，根据状态空间的分类，分析了这种特殊选择进化算法种群的一步转移概率矩阵的性质，最后证明了这种算法的Markov链存在极限概率分布．     

基于叶绿体DNA单倍型的银杏遗传多样性格局研究

对中国7个潜在野生银杏（GinkgobilabaL．）种群的叶绿体DNAmatK基因区进行测序,得到总长度为1588bp的碱基序列,共出现3个多态位点,物种水平的核苷酸多态性很低（0．136％）;3种单倍型（HI,HII,HIII）,出现频率分别为92％、2％、6％．总体遗传多样性格局为：祖先单倍型H1分布范围广泛;而另外两种单倍型分别局限在天目山种群和金佛山种群．金佛山种群有一半以上个体为同一特有单倍型,揭示了该银杏群体在遗传资源方面应该优先保护,同时也为该地区是银杏冰期避难所之一提供了有力证据．     

一种新的基于免疫算法的多用户检测

提出了一种新的免疫算法，将匹配滤波器的输出判决信号作为一条染色体放入初始种群，使得初始种群中包含最优解的概率大大增加；选择疫苗时，将接种了疫苗的个体的适应值小于父代适应值的个体，按一定的概率接受该个体，克服了GA欺骗问题．仿真结果表明该算法在收敛速度和误码率方面都优于基于遗传算法的多用户检测．     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

基于自适应变异因子策略的混合蛙跳算法

由于基本混合蛙跳算法在对问题的优化求解中存在着收敛速度慢、优化精度低且容易陷入局部最优等问题,因此提出了一种新的混合蛙跳算法。对基本混合蛙跳算法的组内更新策略进行重新设计,引入自适应变异因子来控制青蛙的移动步长;在算法中将改进的粒子群优化算法有机地嵌入其中,这样算法在搜索过程中就增加了发现新解的概率,维持了种群的多样性,从而使算法不易陷入局部最优。通过对标准函数进行优化测试,结果证明其具有良好的优化性能。     

电网PMU优化配置中IGASA算法的研究

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能．基于这个思想将适合全局搜索的遗传算法（GA）和适合局部搜索的模拟退火算法（SA）相结合,提出改进的遗传模拟退火混合算法（IGASA）来解决电力系统PMU优化配置问题．该算法用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了改进,以进一步改善算法的稳定性和收敛性,并提高了收敛速度和防止种群早熟现象．5个仿真试验验证了该算法的可行性和有效性．     

一种串行的有限域平方和算法及其VLSI结构

提出了一种迭代的有限域平方和算法,每次迭代完成一次比特乘法和模不可约多项式F(x)运算.基于此算法设计出了一种新的串行电路结构.它的面积复杂度和吞吐量分别为O(m)和1/m.与一些已提出的平方和电路结构相比,该结构具有低面积复杂度.它适合具有小面积要求的VLSI设计.此结构可用来计算指数和平方运算.     

应力对三维石墨烯复合材料导电性能的影响

用化学气相沉积法在泡沫镍模板上生长石墨烯,获得三维石墨烯泡沫(graphenefoam, GF),并用PDMS 填充石墨烯泡沫,制备出GF/PDMS 柔性复合材料,进而研究了应力对三维石墨烯复合材料导电性能的影响. 结果表明:在弯曲情形下,GF/PDMS 复合材料的电阻相对变化率随弯曲曲率的增加而增加,且曲率较小时电阻的相对变化率增加较快,曲率较大时电阻的相对变化率增加缓慢;在拉伸情形下,GF/PDMS 复合材料的电阻相对变化率随拉伸应变的增大而增大,其平均应变灵敏度约为6, 说明GF/PDMS 复合材料在柔性导体和应力传感材料的应用上具有巨大的潜力.     

GF(q)域上LDPC码的改进扩展最小和译码算法

通过分析扩展最小和算法(EMS)存在的问题,提出了一种针对q 元LDPC码的改进译码算法. 不同于EMS算法固定每次迭代中FHT的阶数,该算法根据每次迭代中变量节点的概率分布对的平均方差自适应选择FHT的阶数,并修改发生振荡的变量节点输出信息,使之同时包含上次迭代和当前迭代的信息,从而减少性能的损失与振荡的影响. 仿真结果表明,在译码复杂度相当的情况下,该算法性能与收敛速度明显优于EMS算法.     

用于函数优化的层次结构萤火虫群算法

基于人工萤火虫群优化算法,参考人类社会商业组织中的分层管理模式,将人工萤火虫群随机地分布在 一个层次结构中,并在过程中加入变异因子,改进基本人工萤火虫群优化算法,提出用于函数优化的层次结构人工 萤火虫群优化算法. 对4个标准函数的测试表明,层次结构萤火虫群算法在高维函数优化方面比基本人工萤火虫群 优化算法性能更优.     

PROFIBUS-DP现场总线的应用

结合已开发的采用PROFIBUS-DP总线技术的水电厂机组控制系统，介绍了现场总线技术，以及如何实现PROFIBUS总线和I／O接口通信的相关技术，系统的下位机采用Siemens公司的新型简单从站协议芯片SPM2。上位机采用安装了专用PROFIBUS通信卡CP5611的PC机，较好地实现了系统的分布性、可靠性与可扩展性。     

DP法工期优化

在工期优化时，丰关键工作活动时的缩短，一些非关键路线上的工作会转变为关键工作，必须同时缩短其活动时间，在DP法中能很好地考虑这些费用增加带来的影响，从而获得最优的工期调整方案，文中以一个例子说明DP法的应用。     

复合序列的进一步探讨

本文研究了复合序列的伪随机性,探讨了当LSR₁和LSR₂给定,不同的映射γ及抽头得到的复合序列的平移等价条件,并给出GF(p)上复合序列的一些结果.     

两个先天性并指缺指中国家系IHH基因的突变检测

为了探讨现有的两个并指缺指中国家系基因突变情况,以正常人作为对照,应用PCR和DNA直接测序方法,在两个家系(共7位患者)中研究IHH基因3个外显子的突变情况.检测IHH基因编码区以及外显子和内含子交接区与正常对照有无差异,在所有被检成员中,除第3外显子出现序列多肽性外,其余序列均未发现突变.研究认为这两个家系的致病原因并非IHH基因编码区的突变引起.     

水分子红外光谱的计算

动用群论方法对水人发子的振动模式进行分类：用ＧＦ方法计算了水分红外光谱，并与实验值进行了比较，重点导出计算简正的振动模式的一般公式和求解步骤。作为例子，具体算出了水分子的简正模式的构型。