台湾海区斜带石斑鱼群体遗传学的等位酶研究

应用聚丙烯酰胺凝胶和淀粉凝胶技术对台湾海区斜带石斑鱼的遗传结构和遗传多样性水平进行了等位酶分析。对18种酶系统共27个等位酶基因座位的检测表明。ADH—l、ODH-2、FDH-1和Est-3等5个基因座位具多态性，其群体的多态位点百分率P为18．5％。有效等位基因平均数Ne为1．185，平均杂合度的观测值Ho为0．0469，预期值He为0．0662，反映了该群体的遗传多样性水平在鱼类中处于中等程度，而其Hardy-Weinberg遗传偏离指数(D)为-0．246，表明该群体仍存在着明显的杂合子缺失现象，相对于捕捞压力，海岸线的工程改造是对其资源的更主要威胁。     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

基因工程中常用的酶及其功能分析

酶是活细胞所产生的一种具有特殊催化功能的蛋白质,在生物工程中应用非常广泛,如食品、医药、废水处理等方面.基因工程中常用的酶主要包括核酸酶、连接酶、聚合酶和修饰酶,分别发挥着不同的功能.     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

一种基于人机交互的退火遗传算法

针对工程中存在的许多具有大规模、非线性、非凸等复杂特性的全局优化问题，在退火遗传算法的基础上，通过将人工方案和算法方案相结合，提出了一种基于人机交互的退火遗传算法，算法首先通过人机合作方式产生初始群体，并在随后的演化过程中，根据个体的适值自动地将人工个体从移民池中引入到算法群体中，引入的人工个体在同其他个体广泛交叉后，按Metropolis法则形成新群体，从而改善群体的质量并引导算法向更富希望的方向搜索，改进的自适应算子提高了算法的整体搜索能力，该算法具备演化算法的优点，并能发挥人的主动性，显示了求解复杂优化问题的应用潜力，算例的仿真结果验证了算法的有效性。     

运用遗传算法的深亚微米输出缓冲器优化设计方法

分析了小尺寸效应对深亚微米器件性能的影响，结合输入输出耦合电容和漏极扩散层寄生电容对CMOS反相器延迟影响很大的特点，建立了小尺寸器件延时估算模型．采用变尺寸率反相器级连方法，建立了深亚微米输出缓冲器优化设计模型，并运用遗传算法建立了新的优化方法．该方法利用罚函数将小尺寸输出缓冲器优化问题转化为无约束问题，通过适应度函数设计和染色体编码，得到遗传优化结果，克服了传统方法处理非线性多变量问题时存在的效率降低等缺陷．SPICE仿真表明，应用新的深亚微米缓冲器设计模型及方法的优化结果与传统设计比较，延时减少了1个数量级以上，尺寸减小了30%以上，验证了新的深亚微米缓冲器设计模型及设计方法的可靠性．     

自适应最优保存遗传算法在盲信号分离中的应用

独立分量分析方法(ICA)是信号处理的一种新技术。其基本目标是寻找线性变换矩阵，将观测的多维混合信号进行变换，变换后的输出信号各分量之间尽可能统计独立。将遗传算法与ICA相结合，提出基于GA的盲分离算法，并分析了它们的收敛性和稳态性能。其有效性为仿真结果所证实。     

一种基于遗传算法的分类方法

数据挖据的目的是从数据库中获取知识。本文针对挖据目的,提出了一种基于遗传算法的分类方法,并应用于实例,得到了很好的结果。     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。     

红树科(Rhizophoraceae)木榄属(Bruguiera)植物3个种的遗传多样性及其亲缘关系

通过聚丙烯酰胺凝胶电泳和水平切片淀粉凝胶电泳,对红树科木榄属3种植物木榄、海莲和尖瓣海莲的遗传变异和种间亲缘关系进行了研究。共检测了5个酶系统7个酶位点。结果表明,木榄属这3个种的遗传变异水平较高,遗传分化很大。进一步明确尖瓣海莲的分类地位,推断尖瓣海莲可能是海莲与木榄的杂交种。