基于改进多种群遗传算法的柔性作业车间调度研究

传统的遗传算法在解决柔性作业车间调度问题的过程中容易出现收敛速度慢,陷入局部最优等问题.针对最大完工时间最小优化问题,对多种族遗传算法进行改进.采用横向与纵向相结合的进化机制,在遗传的过程中加入定向进化的过程,设计了定向进化概率公式,可以加快获得最优解的速度.在选择过程中,采用复活制,将被淘汰的个体与优秀基因库中的个体再次进行进化操作,可以避免优秀基因的流失.实验结果表明了改进遗传算法的有效性和可行性.     

采用群体统计学习的量子进化算法

针对传统量子进化算法采用精英个体作为吸引子,存在种群学习范围窄、优秀基因易丢失的缺陷,提出了一种采用群体统计学习的量子进化算法.该算法抛弃了传统量子进化算法中的精英保留策略,通过截断、比例、竞赛选择等方式对进化过程中优秀群体统计分析后构建整个种群的吸引子,避免了以单一个体为单位的学习方式,能较为全面地从整个优秀种群学习知识,并保留群体的优秀基因信息.同时,吸引子每代更新,避免了采用精英保留策略易陷入局部极值的问题.通过测试实验表明,提出的算法搜索精度和效率提高,收敛速度更快,算法综合性能提高.     

利用优化的遗传算法解决饲料配方设计问题

 利用改进和优化传统遗传算法的选择策略、搜索空间,自适应调整交叉率和变异率提高了计算效率,并在遗传进化过程中用优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解饲料配方设计问题的一种改进方法(GA+).应用该方法对3个经典非线性测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的遗传算法.结果表明,GA+较好地保持了种群的多样性,精度高、收敛速度快,对求解饲料配方设计问题非常有效.     

基于克服过早收敛的自适应并行遗传算法

为了克服遗传算法中存在的主要问题即过早收敛（过早收敛使得一些优秀个体或基因过早地被排除掉,从而导致搜索范围缩小及局部最优,影响了进一步搜索）,从控制参数的改进着手,提出了多种群并行进化及自适应调整控制参数相结合的思想。克服了以往定常参数单种群进化的不足,综合了不同特性种群进化的长处,使得过早收敛问题得以缓解,同时又提高了搜索的范围和效率。     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

基于改进遗传算法的自动化制造单元调度

研究了一类带时间窗口的自动化制造单元调度问题。为了克服基本遗传算法求解此类问题容易陷入局部最优这一缺陷,在设计改进遗传算法时,采用基于循环序列的编码排列方式,并配合使用两点交叉操作,以增强进化过程中种群的多样性。采用启发式目标函数以引导种群向有利方向进化。针对进化过程中产生的大量不可行解,提出了具有联动修复机制的修复策略,根据修复过程自适应搜索待修复目标片段,同时引入禁忌表记录各基因的移动方向以避免迂回搜索,从而保证算法的搜索效率和求解质量。最后,使用文献中的8个基准案例进行算法测试,测试结果验证了本文提出的改进遗传算法的有效性。     

基于开放式遗传算法的图像阈值选取

引入了开放式遗传算法的理论,使种群在一个开放的环境中进化,增加了种群的多样性。同时对交叉、变异操作进行了改进,避免了进化过程中种群的退化现象,从而有效克服了遗传算法的早熟问题又提高了遗传算法的收敛性能。文章以最小误差法为例,对比了本文算法和简单遗传算法在阈值处理中的性能,并用实验证明了本文算法的可行性。     

粗粒度并行遗传算法迁移算子的一种改进

给出粗粒度并行遗传算法对于子种群间迁移策略的一种改进,即每隔一定的进化代数,各子种群与公共池交换最佳个体和代表个体.改进后的迁移算子淡化了子种群间交换个体时的拓扑结构,提高了各子种群的多样性.对复杂非线性函数求极值的仿真结果表明,改进迁移算子后的粗粒度并行遗传算法相对于固定拓扑结构的粗粒度并行遗传算法,得到最优解的进化代数提前,并且最优解的质量有所提高.     

变异率和种群数目自适应的遗传算法

提出了针对个体变异率和种群数目的2种自适应方法.算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整,使优良个体具有较小的变异率继续进化,而使种群中较差个体具有较大变异率,增强了种群搜索能力.同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞.通过在不同尺度的NK Landscape上与传统的简单遗传算法(SGA)比较可得,2种自适应方法的引入对遗传算法的寻优能力有了明显改进.     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

Demographic study of a wild house sparrow population by DNA fingerprinting

Over the past twenty years, several techniques from biochemical and molecular genetics, such as enzyme electrophoresis and isoelectric focusing, have been widely and successfully applied to the study of population differentiation and evolution. However, they have been less applicable to demographic problems such as assigning parentage to individuals within a population. This stems from a general weakness of data derived from enzyme loci: allele frequencies at polymorphic loci are sufficiently skewed that the majority of individuals are of one or two genotypes. Many enzyme systems can only be examined post mortem, so that the loci are of little use if the animals are to be studied in the wild. The search for new and more sensitive techniques for detecting genetic variation has continued, and recently a major discovery has come from molecular biology. Jeffreys et al. have reported the detection of a type of hypervariable 'minisatellite' DNA that is extraordinarily polymorphic in human populations. We have applied their technique to several bird species and particularly to a population of house sparrows (Passer domesticus) near Nottingham. We report here that one of the human minisatellite clones is a suitable probe for sparrow DNA and that it reveals variation as extensive as that found in man. These results suggest that analysis of minisatellite DNA will be a powerful tool in the study of demographic population genetics.     

The isozyme variation pattern among individuals and populations of Deutzia multiradiata

ＴｈｅｉｓｏｚｙｍｅｖａｒｉａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎａｍｏｎｇｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｎｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｏｆＤｅｕｔｚｉａｍｕｌｔｉｒａｄｉａｔａ￥ＨｅＰｉｎｇ；ＴａｎＦｅｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓ...     

Thermogravimetric analysis of fuel film evaporation

Generally, fuel films exist in many types of internal combustion engines, mainly resulting from spray-wallinteraction or from the contact of air-fuel mixture with in-cylinder walls. In port-fuel-injected (PFI) gasoline engines, the fuel sprays impinge ont…     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

Indirect reciprocity can stabilize cooperation without the second-order free rider problem

Models of large-scale human cooperation take two forms. 'Indirect reciprocity' occurs when individuals help others in order to uphold a reputation and so be included in future cooperation. In 'collective action', individuals engage in costly behaviour that benefits the group as a whole. Although the evolution of indirect reciprocity is theoretically plausible, there is no consensus about how collective action evolves. Evidence suggests that punishing free riders can maintain cooperation, but why individuals should engage in costly punishment is unclear. Solutions to this 'second-order free rider problem' include meta-punishment, mutation, conformism, signalling and group-selection. The threat of exclusion from indirect reciprocity can sustain collective action in the laboratory. Here, we show that such exclusion is evolutionarily stable, providing an incentive to engage in costly cooperation, while avoiding the second-order free rider problem because punishers can withhold help from free riders without damaging their reputations. However, we also show that such a strategy cannot invade a population in which indirect reciprocity is not linked to collective action, thus leaving unexplained how collective action arises.     

莆田市体育人口与非体育人口比较研究

通过对莆田市体育人口与非体育人口的调查分析表明：体育人口比例低,年龄结构成＂L＂型,与文化程度成正比,体育人口与非体育人口的闲暇活动和增进健康方式选择上存在差异。准体育人口存在锻炼的强度、次数、时间等不足,参与项目、形式、动机与体育人口无显著差异。影响非体育人口参与体育活动的因素主要是缺乏余暇、工作负担重和没兴趣等。     

用群体启发进化规划求解高维优化问题

提出一种新的进化规划方法,群体启发进化规划（PHEP）,在进化过程中,通过控制群体的4个参数,把握群体中个体分布情况,并通过这些信息有效地调整个体的变异步长,克服了传统EP方法变异步长修正的盲目性.将PHEP方法应用于高维优化问题,实验结果表明,PHEP方法在高维条件下的性能明显优于其他EP方法.     

湖北青檀野生种群数量结构特征

从单生和丛生两个生长水平,以湖北省大贵寺国家森林公园野生青檀种群为例探讨了种群的年龄结构、生态位宽度、静态生命表等数量结构特征及变化趋势。结果表明:研究区野生青檀单生植株类群的平均高度为10.26 m,丛生植株类群的平均高度为17.01 m;年龄结构分析表明该青檀种群为稳定种群,其中单生植株类群为增长型,丛生植株类群为衰退型;种群的更新以种子繁殖方式为主;生态位宽度测算结果表明单生植株类群对环境资源的利用略优于丛生植株类群;生命表分析表明单生植株类群幼树发育为成年个体时,幼龄植株具有较高死亡率;丛生植株类群的中龄级个体具有高死亡率。因此,应加强野外人工辅助育苗以提高青檀种子的发芽率及幼苗的成活率,并大力保护中龄级个体,以促进种群的更新和发展。     

从土地资源看豫南丘陵山区人口关系与山区开发建设

人口与资源、环境的关系及其发展趋势已成为当今世界各国普遍重视的问题.本文从土地资源角度,研究了豫南丘陵山区的人口发展和分布方面的问题,指出:随着人口的增长,自给自足小农经济条件下的五陵山区的人地关系如今已不在协调.现有人口已经超过了较高生活水平条件下土地资源的承载力.采取严格控制人口增长、合理利用土地、发展生态农业、适当迁移人口、鼓励劳务输出等措施已成为今后豫南五陵山区迅速发展经济、治穷致富的有效途径.     

一种在线实时快速判定混沌的智能方法

在某些实时控制系统中,必须尽快地识别出混沌,以便及时采取控制措施避免系统进入无序状态..然而现有的混沌识别方法由于要求样本量大,无法满足实时性的要求.本文提出了一种在线实时快速判定混沌的智能方法,通过找出产生混沌的初始条件和混沌之间的对应关系,可以在混沌产生之初检测到混沌.本文利用神经网络,小波包等工具在MATLAB环境下对交通仿真系统给出了智能方法的具体实现.给出了仿真试验的结果.结果表明只需32个样本点就可以在混沌产生之初精确地检测到混沌,可以很好地满足混沌检测实时性的要求.