单亲遗传算法的计算效率分析

单亲遗传算法（ＰＧＡ）是一种适合于求解组合优化问题的新型算法,它与传统遗传算法相比,具有不要求初台群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,遗传操作简单等优点,分别图式定理和Ｍａｒｋｏｖ链的角度出发,对ＰＧＡ的计算效率进行分析研究,提出了提高ＰＧＡ计算效率的有效措施,仿真结果显示了这种真法的有效性。     

具有非单调扰动的变分不等式

利用伪单调映象理论研究如不变分不等式：ｙ∈Ｍ，求ｘ∈Ｍ，使得（Ａｘ，ｙ－ｘ）＋（Ｇｘ，ｙ－ｘ）≥（ｆ，ｙ－ｘ），并将所得结果应用于拟线性椭圆型边值问题的求解。     

热壁外延生长ZnSe薄膜的质量研究

研究了热壁外延法（ＨＷＥ）在经两种不同处理方法的ＧａＡｓ衬底上生长的ＺｎＳｅ薄膜质量，俄歇电子能谱图（ＡＥＳ）分析表明，经Ｓ纯化的ＧａＡｓ表面大约由一层单原子层所覆盖，从而减少了ＺｎＡｓ／ＧａＡｓ界面态密度，用喇曼光谱的空间相干模型，对不同处理方法的ＧａＡｓ上生长的ＺｎＳｅ处延膜的一级ＬＯ声子喇谱形变化进行分析，定量判断出ＺｎＳｅ外延膜质量的优劣，分析认为，经Ｓ纯化ＺｎＳｅ／ＧａＡｓ具有较好的质量     

聚乙烯醇与赤霉素混合处理对小麦生长,抗旱性和产量的影响

本研究了聚乙烯醇（ＰＶＡ）和赤霉素（ＧＡ）混合处理对小麦种子的萌发、幼苗的生长、抗旱性和产量的影响。结果表明ＰＶＡ和ＧＡ混合处理可以加快种子的萌发，提高发芽率，促进幼苗的生长，增强幼苗的抗旱能力，提高产量。     

聚乙二醇修饰牛血清白蛋白

用三聚氯氰活化的聚乙二醇（ＰＥＧ－１９００和ＰＥＧ－５０００）修饰牛血清白蛋白（ＢＳＡ）的游离氨基，经透析，冻干，得到ＰＥＧ修饰的牛血清白蛋白。对ＰＥＧ修饰的ＢＳＡ进行了理化、生物学及部分药用指标测定。实验表明，用ＰＥＧ－１９００和ＰＥＧ－５０００修饰时，修饰率分别达到９０％和５０％左右时，便可消除ＢＳＡ的过敏反应。     

关于偶图中过给定独立边集的圈

本文的主要结果是：Ｇ＝（Ａ，Ｂ；Ｅ）是一偶图，｜Ａ｜＝｜Ｂ｜＝ｎ≥２，（ｘ，ｙ）∈Ｅ，有ｄ（ｘ）＋ｄ（ｙ）≥ｎ＋１，且ｘ１∈Ａ，ｙ０，ｙ１∈Ｂ，（ｘ０≠ｘ１，ｙ０≠ｙ１），｛ｘ０，ｙ０），（ｘ１，ｙ１）｝∩Ｅ＝φ，有ｄ（ｘ０）＋ｄ（ｘ１）＋ｄ（ｙ０）＋ｄ（ｙ１）≥（８ｎ＋５）／３，则对Ｇ的任意独立边集Ｍ，Ｇ有含Ｍ的圈．     

砷化镓表面P2S5／NH4OH钝化研究

用Ｘ光电子能谱（ＸＰＳ）、先致发光（ＰＬ）和俄歇电子能量谱（ＡＥＳ）研究Ｐ＿２Ｓ＿５／ＮＨ＿４ＯＨ对ｎ型ＧａＡｓ（１００）晶面的钝化作用．测试结果表明，钝化后在砷化镓（１００）面上的自然氧化物已被除去，表面形成了一层性质稳定的硫原子层．硫原子与砷、镓原子分别有效地成键，阻止了砷化镓表面氧化物的组成，并消除了表面存在的悬挂键，从而大大优化了ＧａＡｓ（１００）面的特性．ＰＬ实验结果支持了上述结论．实验结果表明钝化后ＧａＡｓ表面复合速度下降，表面态密度降低．     

修正的逐次调整消元法——MSAE算法

在文献（４）中提出了求解一类病态线性代数方程组的ＳＡＥ方法。文章使用了Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换,以保证计算过程的数值稳定性。但从最后对计算量的估计结果可以看出,ＳＡＥ方法计算量仅乘除运算量已达到Ｏ（ｎ＾４）量级。若用ＳＡＥ方法去求解较高阶的问题,计算量太大。通过对ＳＡＥ方法进行改进,给出既保证算法的稳定,又减少了计算量的算法,数值实验结果表明,改进后的算法实用有效。     

关于GPC中的downdating问题

本文利用矩阵分解方法,推导出一种求解广义预测控制（ＧＰＣ）中的逆矩阵的ｄｏｗｎｄａｔｉｎｇ问题的算法,使ＧＰＣ取得了更好的控制效果。求解过程中的计算量却减少了许多。     

团头鲂催产前后卵巢超微结构研究

运用组织学方法和透射电镜技术，对注射催产激素（ＨＣＧ，ＬＲＨ－Ａ２，ＰＧ）前后团头鲂卵巢细胞构造进行研究，分析得出滤泡层内层颗粒细胞注射激素后超结构变化明显，最主要产生类固醇激素的滤泡细胞。     

基于模式定理的遗传算法参数研究

为了解决遗传算法(GAs)的参数选择问题,分析了自然进化各阶段对物种的影响,探讨了影响模式生存的各种因素,引入了模式形成概率(PCS)的概念.通过分析模式的形成概率对算法性能的影响,从理论上建立了遗传算法参数与其性能之间的联系.提出了一种基于逻辑算子的遗传算法(GALO),并在实验中从多方面对GALO进行性能测试.实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法

分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理，结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法，在本算法中对传统晨大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进，提高了传统算法的速度，改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系，最后从速度及性能上进行了分析比较，并对实际图像分割做了反复实验，结果表明，本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快，效果好的特点。     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

应用遗传算法的电大尺寸载体附近天线阵方向图综合

采用矩量法结合一致性几何绕射理论分析电大尺寸载体附近天线阵列的辐射方向图,并使用遗传算法对阵列的方向图进行综合. 以有限长圆柱导体附近由半波振子组成的十元天线阵为例,用这种方法对阵元馈电电压的幅度和相位进行优化,得到了预期的方向图. 与单纯的低频或者高频算法相比,该算法具有计算速度快、精确度高、优化效果好的特点.     

近场条件下的MIMO雷达阵列优化

在近场条件下运用遗传算法对MIMO雷达阵列进行优化. 构造优化MIMO阵列近场方向图旁瓣的适应度函数,提出一种基于FFT的快速算法用以高效评估适应度,采用“成对交叉策略”保证遗传算法进化过程中阵列稀疏率恒定. 对有无对称约束两种情况下的阵列优化结果进行比较,分析表明,若在MIMO阵列优化中加入对称
约束,则优化针对的聚焦点所在距离上所有角度均小于该点的目标,用优化所得之阵列扫描它们时可保持性能.     

一种求解代数方程组的混合遗传算法及工程应用

针对用遗传算法求解代数方程组时解的精度问题，提出了一种混合遗传算法，这种算法采用实数编码方法，在遗传算法的基础上，引入一种用适应度函数值构成动态变化的搜索步长的随机搜索算子，当遗传算法求解达到某一精度时，应用该搜索算子在最优个体附近进行随机搜索，使算法解较快地逼近到所要求的精度，实验表明用这种算法求解代数方程组，可以达到较高的求解精度，在工程中用于求解关节型机器人速度逆解，避免了矩阵求逆，取得了满意的效果。     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

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．     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。