基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

小麦近缘种及小麦-簇毛麦染色体代换系、易位系的SSR分析

用20对小麦微卫星引物，对小麦近缘种和小麦-簇毛麦染色体代换系、易位系的基因组DNA进行PCR扩增，14对引物有扩增产物，其中10对引物可以在小麦近缘种间扩增出多态性标记．共扩增出分子量小于500的条带477条，其中342条具有多态性，每个SSR座位的等位基因数目在2～6个之间，平均为3．7个．11个实验材料的基因多态性(PIC)范围在0．4013～0．7281之间，平均为0．5725．根据NeiM的方法进行遗传距离分析，构建系统树，确立小麦及近缘种的亲缘关系，为麦类作物遗传资源的研究及在育种中的应用提供一些理论依据．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

基于遗传算法的轨道综合养护计划模型设计

根据大型养护机械线路综合养护的特点,设计了基于遗传算法的0—1整数型轨道状态最优综合养护计划模型,并结合线路不平顺数据,对模型求解效果进行了检验,初步实现了大型养护机械养护作业安排的计算机解析,从算法角度解决了轨道不平顺状态计算机辅助决策系统的关键问题.     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

二部图上的K1,m划分问题

 考虑了二部图上的|V|-K_1,m划分问题.首先利用网络最大流与网络最小费用流算法给出了赋权二部图上该问题的1个多项式算法,然后证明了:不考虑二部图上的权重或w是一固定常数时,该算法的复杂度为O((|V|+|U|)³.最后证明了:赋权二部图上最小最大|V|-K_1,m划分问题是NP-难的.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

雷达脉冲分选算法的研究

介绍了SD IF和CD IF两种传统的脉冲分选算法,并分析了它们各自的优缺点.在比较了传统雷达脉冲分选算法的基础上,介绍了一种基于可变TOA差级的运算量更小、速度更快的分选算法.计算机仿真结果表明,该方法提高了雷达脉冲分选效率,能够成功分选出高密度雷达环境中的复杂形式的脉冲信号,满足了现代战场电磁环境的要求.