一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计，提出了一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况，动态地调整遗传算子，维持种群的多样性，克服过早收敛并加快了搜索速度，得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中，仿真结果证实是合理的和有效的。     

粗粒度并行遗传算法收敛性分析及优化运算

提出了一种新型的粗粒度并行遗传算法(CGGA)，该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算．首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作，每代进化后迁移算子被引入用来进行种群问的信息交流，迁移算子将各个子种群的最优个体替换相邻种群最差个体后继续进化．基于时齐遍历马尔可夫链理论，给出了CGGA各个子种群的概率转移矩阵与其进化概率转移矩阵，证明了以概率1全局收敛．对典型的测试函数CGGA进行了求解．仿真结果表明，本算法的收敛性能优于经典遗传算法(CGA)，可以有效解决CGA的过早收敛问题．     

基于收缩精度的遗传算法逐级进化策略

为了有效克服传统遗传算法主观设定进化代数的弊端并提高算法进化期间的搜索效率,根据控制论中的反馈控制机理,通过适应度函数值的分散程度定义了收缩精度,并按照收缩精度将算法的进化期划分为不同的3个时期。在不同的进化期,采用不同形式的适应度函数以加大种群内个体之间的差异度。对交叉算子进行了改进,采用相关性配对交叉与改进的自适应交叉概率相结合的交叉算子,使算法达到较快的收敛速度。最后的算例表明,改进的遗传算法科学有效。     

应用知识进化原理求解背包问题的算法研究

以知识进化论哲学思想为基础,提出一种应用知识进化原理求解背包问题的算法(简称为KP-KEA),利用Banach压缩映射原理证明了算法的全局收敛性.该算法使用传承算子来传承知识库中的优秀知识个体,利用创新算子来产生新知识个体,利用更新算子来更新知识库,在它们的共同作用下实现知识的进化,最后从知识库的最优知识个体中获取背包问题的最优解.实例表明,该算法在求解背包问题时取得了良好的效果,其收敛速度和最优解的质量均优于常用的遗传算法.该算法同样适用于其他约束优化问题的求解.     

基于自适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器

提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计.引入了两个自适应算子:其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏.采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间.给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象.为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持.     

基于白适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器

提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计．引入了两个自适应算子：其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏．采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间．给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象．为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持．     

一种基于免疫变异算子的改进型量子遗传算法

基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法.该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度,提高了优化效率;引入了免疫算子,淘汰繁殖率低的个体,并通过操作染色体编码实现量子变异,以增强种群中基因多样性,避免算法陷入局部最优.对若干基准测试函数进行实验,结果表明相对于标准量子遗传算法,该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高.     

一类针对带约束优化问题的进化规划算法

提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法，其中关键的变异算子采用基于行为的架构，事先设计一系列子变异算子，如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约束方向的变异算子、种群总体平均适应度函数值趋向最小方向的变异算子等，通过加权平均的方法决定总变异方向．结合小生境技术及最优个体保存的选择策略，该算法能在同时保证种群的多样性和个体的全局最优性的情况下快速地求得带约束条件下的最优解．仿真结果表明，该进化规划算法是可行的．     

基于改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择

结合分布式遗传算法和Cascade模型的优点,提出了改进分布式遗传算法,并将改进后的算法用于解决移动IP的多约束服务质量路由选择.该算法在分群操作的基础上,根据每个子群进化的优劣程度动态地划分子群大小、控制子群间个体的迁移方向,使路径搜索更快、更好地收敛于全局最优.     

免疫遗传算法及其对资源受限工期最短问题的应用

依据免疫机理及遗传算法,设计免疫遗传算法解决项目计划管理中资源受限、工期最短问题。算法设计中,记忆池用于搜集算法进化获得的优秀个体,并使记忆池中的个体参与交叉;基于群体多样性特征,设计浓度方案调节进化群体的多样性,并用于群体更新;利用自适应变异及修补思想增强进化群体的散布性和修正非可行解。数值实验及比较表明,该算法具有很好的搜索性能,在搜索效果上较为稳定。     

Statistical issues and approaches in endophenotype research

The endophenotype concept was initially proposed to enhance the power of genetic studies of complex disorders. It is closely related to the genetic component in a liability-threshold model; a perfect endophenotype should have a correlation of 1 with the genetic component of the liability to disease. In reality, a putative endophenotype is unlikely to be a perfect representation of the genetic component of disease liability. The magnitude of the correlation between a putative endophenotype and the genetic co...     

一种基于遗传算子优化组合的TSP问题求解方法

一般遗传算法求解旅行商问题时,存在着搜索速度与求解质量之间的矛盾.针对此问题提出了一种逆序与对偶组合算子,用以增强遗传算法的局部搜索能力.将其与具有良好全局搜索模式的均匀杂交算子优化组合应用,采用自然数和二进制相互转换的编码方式,构造了一种对TSP问题进行求解的遗传算法,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好的搜索效率和求解质量.     

多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究

针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.     

Genes mirror geography within Europe

Understanding the genetic structure of human populations is of fundamental interest to medical, forensic and anthropological sciences. Advances in high-throughput genotyping technology have markedly improved our understanding of global patterns of human genetic variation and suggest the potential to use large samples to uncover variation among closely spaced populations. Here we characterize genetic variation in a sample of 3,000 European individuals genotyped at over half a million variable DNA sites in the human genome. Despite low average levels of genetic differentiation among Europeans, we find a close correspondence between genetic and geographic distances; indeed, a geographical map of Europe arises naturally as an efficient two-dimensional summary of genetic variation in Europeans. The results emphasize that when mapping the genetic basis of a disease phenotype, spurious associations can arise if genetic structure is not properly accounted for. In addition, the results are relevant to the prospects of genetic ancestry testing; an individual's DNA can be used to infer their geographic origin with surprising accuracy-often to within a few hundred kilometres.     

基于遗传距离的粘孢子虫分类研究

以18SrDNA作为分子际记研究了以粘孢子虫（Myxosporidia）常见属为代表的不同分类水平下的遗传距离分布规律。结果表明,粘孢子虫亲缘关系的远近与遗传距离具有明显的相关性,即粘孢子虫亲缘关系越远遗传距离越大,反之亦然;同时表明,本研究所涉及的种内、种间和属间阶元的遗传距离虽在一定范围内有重叠,但遗传距离由小到大排列依次为种内、种间、属间。研究认为物种之间在遗传距离上可能并不存在绝对的界限,但基于18SrDNA遗传距离的分歧在一定范围内对大多数物种的鉴定是有效的。     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。     

离散变量结构优化设计的复合形遗传算法

对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法,并基于满应力思想,对离散复合形法的优化结果进行进一步搜索,提高了离散复合形法的局部寻优能力·为了弥补遗传算法自身的不足,把改进的复合形算法作为复合形算子嵌入到遗传算法中,以提高遗传算法的局部寻优能力;同时对遗传操作过程做了改进,如在进化初期采用大的交叉率,以尽快筛选出最优个体;对最差个体采用大的变异率,使其向最优解逼近,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法·算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法,是可行和有效的·     

Towards a resolution of the lek paradox

Genetic benefits in the shape of 'good genes' have been invoked to explain costly female choice in the absence of direct fitness benefits. Little genetic variance in fitness traits is expected, however, because directional selection tends to drive beneficial alleles to fixation. There seems to be little potential, therefore, for female choice to result in genetic benefits, giving rise to the 'lek paradox'. Nevertheless, evidence shows that genetic variance persists despite directional selection and genetic benefits of female choice are frequently reported. A theoretical solution to the lek paradox has been proposed on the basis of two assumptions: that traits are condition-dependent, and that condition shows high genetic variance. The observed genetic variability in sexual traits will be accounted for, because a proportion of the genetic variance in condition will be captured and expressed in the trait. Here we report results from experiments showing that male courtship rate in the dung beetle Onthophagus taurus is a condition-dependent trait that is preferred by females. More importantly, male condition has high genetic variance and is genetically correlated with courtship rate. Our results thereby represent a significant step towards a resolution of the lek paradox.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。