进化设计思维与进化设计系统

结合思维的瞬间达尔文进行化机制和遗传程序设计的思想,阐述了设计思维的进化过程,在此基础上,提出了进化设计系统的结构,并对其特征和构在键进行了分析,设计是复杂而富创造性的活动,是演化方法和逻辑推理的结合,一方面体现出设计思维的诸多特征;另一方面为形象思维和创造性思维的计算机实现提供了一定程度上的可能性,拓展了设计方法学和设计自动化的研究思路。     

切片平均分子量神经网络预测模型的研究及应用

建立聚合反应切片平均分子量的预测模型对锦纶帘子布的生产有重要的意义,该文采用改进的遗传算法（ＧＡ）和ＢＰ算法相结合的混合学习算法来训练神经网络,并采用多元逐步回归法对输入层节点数进行了优化,建立了聚合反应切片平均分子量在线预测的神经网络模型。在某化工厂聚合反应中的应用表明,该模型比基于最小二乘法的预测模型收敛速度快,预测精度高、网络有泛化能力强。     

用GA算法解不同交货期窗口下的E/T调度问题

针对准时生产制下提前 /延迟 ( E/ T)费用的生产排序与调度问题 ,对不同交货期窗口下 E/ T指标的单机调度问题进行了分析 ,给出了在给定加工顺序条件下求解最优加工时间的动态规划算法。在此基础上 ,应用 GA( genetic al-gorithms)算法实现了求解。为提高算法优化性能 ,针对问题本身特性 ,分别从关键参数的选取 ;交叉操作的动态控制 ;变异操作的优化 3方面提出了相应改进策略。最后利用计算机仿真对算法性能进行研究 ,并得到一些经验性结论。仿真结果表明 ,该算法在优化性能和时间性能上均能满足工程上的要求。     

基于遗传算法的动态联盟伙伴选择过程及优化模型

动态联盟中的伙伴选择和优化是动态联盟组建过程中的一个关键问题。该文对动态联盟中伙伴选择问题的复杂性进行了分析 ,指出已有定量方法存在的局限性 ,在对伙伴选择过程进行数学描述的基础上 ,提出了一个基于遗传算法的联盟伙伴选择优化模型 ;并对该模型的算法进行了设计和改进 ,最后给出了一个典型算例 ,以说明该模型和算法的有效性。     

简单遗传算法的一种改进算法

针对简单遗传算法收敛速度慢的问题,结合复合形法,提出了一种改进算法并将其应用于系统辨识,仿真结果表明,改进后的算法具有收敛快,精度高的优点。     

自身免疫性肝病自身抗体应用进展

自身免疫性肝病(AILD)是一种由自身免疫反应引起的慢性肝胆系统损伤性疾病,目前尚无根治该疾病的有效措施,早期诊断及治疗对该疾病发展及预后至关重要.自身抗体检测技术的不断提高对AILD诊断及鉴别诊断有重要价值,本文阐述了自身免疫性肝病相关自身抗体的临床应用进展.     

并行机优化调度问题的新算法

将调度规则的简洁性与遗传算法的强大搜索能力相结合,提出一种能用于最小化拖期任务数并行机调度问题的基于遗传的新的调度算法,并用计算实例表明了该调度算法优于迄今最好的启发式算法,并能适用于大规模并行机调度问题,本算法计算量小,具有很强的鲁棒性。提出的基于遗传的调度算法不仅能用于生产调度领域,在大规模数值计算及计算机网络技术等方面都有很好的应用前景。     

遗传算法在求解全局优化问题中的应用

遗传算法是一种基于生物进化机制和原理并引用随机理论的优化搜索方法－ 它具有全局收敛特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题－ 如工程优化设计、人工智能和决策系统等－ 本文在讨论遗传算法的基本原理框架的基础上,提出相应的编码方法和计算适应值方法－ 为了平衡ＧＡｓ的深度和广度搜索矛盾,修改遗传算子,最后给出示例     

基于遗传算法的肝病诊断学习系统

提出一种用遗传算法来构造肝病诊断学习系统的方法,其中引入了肝病领域专家对规则打分的适应度评估机制,通过选择、交叉和交异等遗传操作使知识集得到不断地精炼,最后,用这种方法对模拟的专家知识进行学习,实验结果表明。该方法能使系统比较有效地学习专家知识。     

多工况多约束离散变量桁架拓扑优化的GA算法

采用遗传算法(ＧＡ)求解了多工况、多约束的拓扑优化问题,并对拓扑优化设计变量的遗传编码、约束处理及结构重分析减少等三个方面进行了改进·设计变量采用了额外基因表示法,更易获得最优拓扑结构·为减少结构重分析次数,引入了Ｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅ遗传算法,并采用了新的约束处理方法,扩大了搜索空间·