集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

通信信号自动分类方法研究

提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

用遗传算法确定斜拉桥的恒载初始索力

在设计预应力混凝土 (P .C .)斜拉桥时 ,确定成桥恒载初始索力值是一项重要而困难的任务 ,为此尝试用遗传算法来确定不同目标状态下的斜拉桥初始索力 .以往的方法往往都要假设一个斜拉桥成桥初始内力或位移状态 ,与以往方法不同的是 ,在使用遗传算法的时候却没有这样的要求 ,它只需要一个目标函数即可 ,剩下的任务就是求目标函数的极值解或者目标函数极值解所对应的各变量值     

韶关地区的名贵蝶类资源

2001年4月至2002年8月，分别在韶关地区的韶关市郊、始兴县车八岭国家级自然保护区、乳源瑶族自治县等地进行蝴蝶资源的抽样调查，共收集蝴蝶1768只，隶属10科62种，其中属于名贵种类的有8科36种，占的比例是58％；其中凤蝶科和蛱蝶科名贵种类最丰富．调查结果表明韶关地区有丰富的名贵蝴蝶资源．     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

遗传指纹图谱技术对微生物群落的分析

微生物培养技术无法获得自然生境中99％以上的微生物，而可培养的微生物也仅提供极少的形态学线索，鉴定和生理学特性经常是模糊的。分子生物学技术对不可培养微生物的研究，开启了探索微生物多样性和新资源的大门。DNA杂交、rRNA分子标记测序等已经成为研究分子微生物生态学的常规手段，可以鉴定和描述微生物群落的种群，但却不适于探索微生物复杂群落的动力学。遗传指纹图谱技术允许同时进行多样本的分析，可比较不同生境和随时间变化的微生物群落行为，是传统手段的有力补充。