收发件同步的快递服务网点选址与车辆线路规划算法研究

快递服务网点的布局需要考虑区域内客户的分布及各客户的收件、发件总量等多重因素.快递服务网点的选址及车辆线路的规划问题可以看作是将向客户发送物件的正向物流和从客户收取物件的逆向物流相结合的双向物流网络优化问题.以网点建设成本及运输成本最小为优化目标,提出一种新的综合考虑双向物流的快递物流网络模型,并设计一种改进的离散人工蜂群算法实现问题的有效求解.通过实际算例验证了提出的算法不但具有较高的求解效率,而且能够得到稳定且高质量的解.     

Cre/Loxp系统在转基因拟南芥杂交后代中的删除效率分析

在位点特异性重组酶系统Cre/Loxp中,重组酶Cre可以识别两个同向Loxp位点,并删除Loxp位点之间的所有外源基因,最终只留下一个识别位点.基于这一原理,以拟南芥为材料,构建带有同向Loxp位点的植物双元表达载体pCA-Loxp以及携带Cre基因的植物载体pCXSN-nlsCre,利用花序浸染法将二者分别转化野生型拟南芥.经逐步筛选得到各自的单拷贝纯合植株,分别以转基因纯合pCXSN-nlsCre和pCA-Loxp为父本或母本进行杂交,收集杂交后代种子.经萌发后对幼苗进行GUS组织化学染色、DNA检测以及测序分析等,最终证实该系统能成功删除拟南芥杂交子代中的外源基因,其基因删除效率高达82.2%.     

甘南天然虫草与人工培养物化学成份比较研究

对从甘南州玛曲县所产的天然虫草与从中分离纯化的虫草头孢霉人工培养物进行化学成份对比分析，以进一步证实所分离苗种的可靠性。     

偶氮苯类人工受体中间体的合成及~1H NMR谱

在一种仿G蛋白耦合型信号转导的人工超分子系统中引入一类偶氮苯结构的化合物,用来模拟跨膜受体。以苯胺为原料,合成几种人工受体中间体-偶氮苯化合物,选取其中4,4’-二羧基偶氮苯与谷氨酸甲酯(GluOMe)进行连接,得到一种氨基酸甲酯偶氮苯衍生物(Azo-AAOMe),并对其1H NMR谱进行了研究。核磁谱图显示,所合成的化合物正是预期产物。     

基于人工鱼群的DNA编码序列组合优化算法研究

分析DNA编码序列设计的目标及需要满足的约束条件,提出全局人工鱼群算法(GAFSA)生成有效的DNA编码序列.根据优化问题的约束条件及人工鱼群的特点,对人工鱼的视野和步长按进行动态调整.实验结果表明,所述GSFSA算法比遗传算法、多目标进化算法、遗传粒子群算法算法产生的DNA编码序列具有更高的质量.     

人工砂制干混砂浆性能研究

研究增稠保水剂、膨胀剂和石粉含量对人工砂制干混砂浆性能的影响规律,并探讨其作用机理.采用扫描电子显微镜(SEM)分析了干混砂浆硬化浆体的微观结构和形貌及其生成物的特征等;此外,还采用全自动孔隙率分析仪(MIP)研究干混砂浆硬化浆体的总孔隙率、孔结构和分布等特性.结果表明采用人工砂制备的干混砂浆可满足工程所需的性能要求,石粉含量、增稠保水剂和膨胀剂用量对干混砂浆性能影响显著.增加石粉含量和膨胀剂用量可提高干混砂浆的强度和抗渗性能,减小其凝结时间;随着增稠保水剂用量的增加,干混砂浆的抗渗性先增加后减小,而其凝结时间则相反.人工砂中较适宜的石粉含量为12%,而制备干混砂浆所需增稠保水剂与膨胀剂的最佳量分别为3%和12%.     

利用改进的粒子群算法的机器人全局路径规划

针对常规路径规划单纯追求路径最短、路径规划不灵活和实现复杂的缺点,提出了一种改进的移动机器人全局路径规划方法.该方法综合人工势场(APF)与粒子群优化算法(PSO)的优点,利用障碍物的排斥力生成路径的危险度地图(DDM),将路径长度与危险度的加权和作为PSO的适应度函数,获得了一条全局最优路径.该方法具有3个优点:粒子初始化及更新过程中会自动避开有障碍物的危险区域,规划出一条既安全相对长度又较短的路径;通过调整加权因子平衡长度与危险度在适应度函数中的比重,路径规划灵活;算法实现简单,收敛速度快,能满足移动机器人实时路径规划的要求.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.     

计算机与自然语言的理解

自然语言是相对于机器语言提出来的。在计算机看来,自然语言是一种不好"理解"的语言,可以从逻辑、语法、语义三方面来理解使计算机感到困惑的问题。这些困惑不解决,"人工智能"只能是一句空话。     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

改进型人工鱼群算法及复杂函数全局优化方法

在分析人工鱼群算法存在不足的基础上,对人工鱼群算法加以改进,提出了一种改进型人工鱼群算法。该算法提高了全局搜索能力和收敛速度,并用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法具有精度高、搜索速度快等特点,是一种求解复杂函数全局最优化的智能算法。