遗传算法引入进化方向算子的一个改进及应用

为了有效找到全局最优,将“进化方向”引入到遗传算法中被认为是非常有用的。文中提出了一个新的进化方向算子,用于对标准遗传算法进行改进,该算子依据父代个体和当代个体的进化方向产生子代个体,进化方向的求取无须计算梯度。算子的作用对象是个体中的变量而不是染色体中的基因,因而适合于采用任何形式编码的遗传算法场合,包含该方向进化算法被用于二维多峰函数的极大值搜索问题,进行了对比验证,将新算法进一步应用于离心压     

用有指导的进化模拟退火法解组合优化问题

基于模拟退火和模拟进化思想，提出了一种解决组合优化问题的新方法；有指导的进行模拟退火法。该方法允许问题的多个解同时存在，这些解之间朝霞避部或全部的比较和竞争，然后指导越来越多的搜索进入可行解的范围内，用ＧＥＳＡ方法求解两个典型的组合优化问题；旅地商和作业调度问题。结果表明，此方法优于单纯的模拟退火方法。     

即刻早基因ZENK的基因功能及其应用进展

即刻早基因ZENK是核基因组内编码转录因子的单拷贝基因,它受多种胞外信号,如血清、生长因子、细胞因子和激素的作用在不同类型细胞内迅速、大量表达.ZENK蛋白通过C2H2型锌指识别靶基因启动子中的GC丰富序列并发生作用,从而调控靶基因的转录.ZENK基因参与细胞生长、分化、发育的调控,而且其在大脑的诱导表达与动物的学习、记忆密切关联.另有研究显示,ZENK具有很高的进化保守性,可以作为新的分子标记运用于分子系统学研究.     

走近实验室

中国科学院病原微生物与免疫学重点实验室成立于2008年12月，以开展重要病原微生物与免疫生物学的基础与应用基础工作。研究着重于动物源性病原跨种间传播、分子进化研究，揭示病原一宿主相互作用的分子机制，为传染病防控和免疫生物学发展提供基础性、前瞻性的技术与理论支撑，坚持源头创新，推动相关技术产业发展。     

有限理性下的进化博弈与合作机制

在介绍传统博弈论基本假设的基础上,指出完全理性是传统博弈论均衡选择的最基本假设和完全理性在动态博弈中的局限,提出有限理性与动态学习是动态博弈中多个智能体选择的基础;探讨了不断改善有限理性的进化学习方法和智能体选择机制;解释了进化博弈与进化稳定策略的本质;指出了传统博弈论与进化博弈论的区别;提出了有限理性下进化博弈与合作机制研究的问题,给出了有限理性下进化博弈与合作机制的研究结果.     

个体软件过程的原理与应用

阐述了个体软件过程(PSP)的相关技术,探讨了PSP的实施过程,并给出PSP在软件企业中的具体应用及应注意的事项.     

基于信息熵的量子免疫遗传算法

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

改进的预测控制算法用于加热炉支管温度控制

加热炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,当应用传统预测控制方法时,控制量的获得需要在线求解一个多变量、多约束的非线性规划问题,传统非线性规划方法求解该类问题时易收敛到非法解或局部极小。针对上述问题提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的预测控制,使用DE算法在线求解涉及的优化问题获得控制量。为了验证方法的有效性,对基于DE算法的预测控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法有着很好的跟踪性能,并且对干扰有较强的鲁棒性,提高了系统的控制效果。     

滑坡堆积体滑带土强度参数反算研究

根据滑坡堆积体的特点,提出一种新的反算滑坡堆积体滑带土强度参数的方法—差分进化支持向量机方法.该方法在滑面位置已经查明的情况下,建立堆积体稳定性计算模型,根据堆积体变形情况确定计算剖面的稳定性评价指标.利用均匀设计方法,构造2因素25水平的计算方案,采用极限平衡分析计算出各剖面在不同c、φ值下的安全系数,将其作为学习样本.通过支持向量机学习,建立参数与安全系数之间的非线性映射关系,基于这种关系,利用差分进化算法搜索滑带土强度参数.以溪洛渡水电站左岸谷肩堆积体为例,采用基于极限平衡法的差分进化支持向量机方法反算滑带土强度参数,利用反算出的强度参数,对堆积体的稳定性进行分析.研究表明,计算出的安全系数与稳定性评价指标误差较小,说明该方法效果良好,适用于反算滑坡堆积体滑带土强度参数,对工程具有指导意义.