基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力     

基于计算机试验的进化博弈研究

采用理论分析与计算机试验的方法研究一类常见的社会悖论问题———重复多人囚犯博弈问题.用随机试验方法对局中人的各种博弈法则进行分析比较,研究支付函数与博弈环境对各博弈法则性能指标的影响.并以进化博弈的观点,讨论在长期的重复博弈过程中,博弈法则进化到某种稳定状态的情况.     

基于遗传算法的可进化模拟滤波器的实现

以遗传算法和可编程模拟器件ispPAC80为评估手段和载体，实现了可进化的模拟滤波器的设计，将遗传算法和可编程模拟器件相结合，可在无须改动硬件的情况下。实现转折频率和阻带衰减等滤波参数的变换(即可进化性)，其性能达到甚至超过经典的同阶滤波器。     

一类基于分治原理的多种群协同进化算法

根据脑生理学和社会分工的特点和方式,提出一类"分而治之"多种群进化算法。该算法在任务分解机进行任务分配后,子种群独立完成所分配任务,与其它群体几乎不发生联系。在子伤务完成后,各子群中的优秀分子组成新的种群,在整个问题空间完成进化,然后由决定机构根据情况选择相应的可能行动。最后就两个复杂多模态函数优化问题对该算法进行了实验研究,结果表明:合理的"分而治之"方法在效率和效果上明显优于单种群方法。     

物种的生态入侵及进化遗传

介绍了外来物种入侵后对当地的环境所带来的生态影响和进化影响 .同时阐述了入侵种进入新的环境后 ,其遗传结构发生显著变化 .如 :选择和遗传变异 ,杂交与环境作用和特殊基因的作用及遗传重组等 .     

汉字网络的3度分隔与小世界效应

提出了汉字词组网络模型，并对于三种不同来源的词组进行了分析，得到了网络的聚集系数和平均最短路径。证明了汉语词组网3度分隔，并涌现出小世界效应。结果表明汉语词组网和英语词汇网具有相似的拓扑结构和性质，且同样具有良好的可搜索性。     

区域覆盖星座结构与参数同时优化的进化算法

针对区域覆盖卫星星座的优化设计问题,设计了一种能同时优化星座结构和参数的进化算法。算法采用固定长度的染色体编码,由星座可能的最多轨道面数和各轨道面内最多卫星数目确定的最多变量个数决定染色体编码长度。根据个体星座的轨道面数和各轨道面卫星数的实际值确定染色体中哪些基因是冗余的,并将这些冗余的基因设为隐性,达到可变维数优化的目的,从而实现星座结构的优化。染色体采用二进制/实数混合编码的方式处理同时具有整数/连续变量的星座优化问题,二进制编码部分采用二进制的进化算子,实数编码部分采用一组星座设计专用的进化算子。在一个虚拟的区域海洋监视卫星星座优化设计中的应用显示了该算法的有效性。     

"活力论"的复活

生命是什么?这也许是一个自人类诞生以来就一直在问的问题。在历史上，人们曾经给出过许多不同的回答。但是，不论这些回答的具体内容如何。大都可以被划归两个相互对立的派别，即“还原论”(reductionism)和“活力论”(vitalism)派别。还原论认为。生命的构成与非生命没有本质区别，而且生命的活动同样遵循着基本的物理和化学规律。     

主动数据库的规则终止性分析

提出一种基于进化图的规则终止性静态分析的方法，全面考虑了触发图、活化图和惰化图。这种基于进化图的分析方法比传统基于图的分析方法分析更为精确，之后提出了规则终止性分析算法并证明了其正确性。