线性流形上矩阵的两类最佳逼近解

讨论了线性流形上矩阵的两类最佳逼近问题,利用广义奇异值分解给出了这两类问题的解.     

一种优化的光线投射体绘制采样算法

提出一种通过光线与体元两个交点处的体数据值线性采样的方法，减少了插值计算次数，分析了这种采样方法与三元线性插值方法的差异，证明这是一种可行的有效方法．     

哺乳动物的基因组印记与印记基因疾病

本文综述了哺乳动物的基因组“印记’’的最新研究进展，阐述了印记性状的特点及基因组印记的可能机制。并论述了最新发现的一些哺乳动物与基因组“印记”有关的疾病。     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

用MATLAB实现冲击压实机动力参数的多目标优化

根据冲击压实机冲击轮下落阶段的运动分析及冲击轮动力参数的多目标优化模型[3],运用MATLAB软件对其进行优化处理,化多目标优化问题为单目标优化问题,解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解,使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善,水平方向上速度的变化幅度减小,由2.4%减为1.2%;垂直方向上冲击速度得到较大的提高,由1.8m/s增加到2.83m/s。     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

考虑公交优先的城市交叉口遗传算法信号配时研究

对设置公交专用进口道的城市交叉口信号配时作了研究.考虑公交优先,并从我国城市交叉口的交通特征出发,构造了多目标规划函数:一是使公交总延误最小,二是使一般小汽车交通各相饱和度之间的均方差最小.对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数.并利用遗传算法对函数进行优化求解得到信号配时方案.通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程.     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

一种基于GA的多目标模糊决策方法研究

针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响，提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中，首先计算出群体中所有个体的目标特征值，然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子；通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中，将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵，构造基于相对隶属度的相对适应度函数，以减小目标非标准化对决策的影响；最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例，证明算法的可行性与有效性。