集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

用遗传算法确定斜拉桥的恒载初始索力

在设计预应力混凝土 (P .C .)斜拉桥时 ,确定成桥恒载初始索力值是一项重要而困难的任务 ,为此尝试用遗传算法来确定不同目标状态下的斜拉桥初始索力 .以往的方法往往都要假设一个斜拉桥成桥初始内力或位移状态 ,与以往方法不同的是 ,在使用遗传算法的时候却没有这样的要求 ,它只需要一个目标函数即可 ,剩下的任务就是求目标函数的极值解或者目标函数极值解所对应的各变量值     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

遗传指纹图谱技术对微生物群落的分析

微生物培养技术无法获得自然生境中99％以上的微生物，而可培养的微生物也仅提供极少的形态学线索，鉴定和生理学特性经常是模糊的。分子生物学技术对不可培养微生物的研究，开启了探索微生物多样性和新资源的大门。DNA杂交、rRNA分子标记测序等已经成为研究分子微生物生态学的常规手段，可以鉴定和描述微生物群落的种群，但却不适于探索微生物复杂群落的动力学。遗传指纹图谱技术允许同时进行多样本的分析，可比较不同生境和随时间变化的微生物群落行为，是传统手段的有力补充。     

遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

A dynamic fuzzy clustering method based on genetic algorithm

A dynamic fuzzy clustering method is presented based on the genetic algorithm. By calculating the fuzzy dissimilarity between samples the essential associations among samples are modeled factually. The fuzzy dissimilarity between two samples is mapped into their Euclidean distance, that is, the high dimensional samples are mapped into the two-dimensional plane. The mapping is optimized globally by the genetic algorithm, which adjusts the coordinates of each sample, and thus the Euclidean distance, to approximate to the fuzzy dissimilarity between samples gradually. A key advantage of the proposed method is that the clustering is independent of the space distribution of input samples, which improves the flexibility and visualization. This method possesses characteristics of a faster convergence rate and more exact clustering than some typical clustering algorithms. Simulated experiments show the feasibility and availability of the proposed method.     

生物机制在智能计算中的应用

揭示生物机制在智能计算中的应用。与生物学相关理论相结合 ,论述遗传算法、人工神经网络和DNA计算的生物机制 ,揭示生物学思想在其中的应用 ,说明现在各类学科交叉发展的趋势     

Genetic Diversity in Populations of Sepiella maindroni Using 16S rRNA Gene Sequence Analysis

Part of the 16S rRNA gene is amplified with PCR and sequenced for 5 populations of common Chinese cuttlefish Sepiella maindroni:three from the South China Sea,one from East China Sea and one from Japan.The result shows that a total of 5 nucleotide positions are found to have gaps or insertions of base pairs among these individuals,and 13 positions are examined to be variable in all the sequences,which range from 494 to 509 base pairs.All of the individuals are grouped into 7 haplotypes (h1-h7).No marked genetic difference is osberved among those populations.All of the individuals from Nagasaki belong to h1 and the h3 haplotype is found only in the coastal waters of China.A→←G transition in Nucleotide 255 is suggested to be taken as a kind of genetic marker to identify the populations distributed in East-South China Sea and the Nagasaki waters of Japan.