解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法（GAGA），给出GAGA算法实施的详细步骤，建立了GAGA相应的收敛定理。对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。与一般的格雷码遗传算法（GGA）相比，GAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种优化问题中。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

分类器系统综述

分类器系统(Classifier System)是一种基于遗传算法(GA)的规则系统,本文综述了分类器系统的基本原理和研究状况,并提出了需进一步研究的问题.     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．     

炼钢─连铸最优浇次（CAST）计划

研究钢铁厂ＣＩＭＳ中炼钢－连铸计划与调度中的浇次计划编制方法，建立了最优浇次计划的０－１整数规划模型，提出了求解这一带约束的０－１规划模型的遗传算法的构造和求解方法，用实际数据仿真计算结果表明，所建立的模型和求解方法是有效的     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

麦洼牦牛和犏牛乳蛋白的遗传多态性

用聚丙烯酰胺凝胶电泳分析了５４头麦洼牦牛和１９头犏牛乳蛋白的遗传多态性．结果显示，牦牛和犏牛的α乳清蛋白均呈ＢＢ型．β乳球蛋白在犏牛中为ＡＢ型，在牦牛中Ａ型β乳球蛋白（βＬｇ）在凝胶上染色通常极弱．另外，在７头处于干乳期犏牛的乳腺分泌物中，有５头其Ａ型βＬｇ的电泳迁移率显著快于其它犏牛的Ａ型βＬｇ，而其Ｂ型βＬｇ则慢于牦牛和其它犏牛的Ｂ型βＬｇ．牦牛和犏牛的β酪蛋白以Ａ１Ａ１型为主，αｓ１酪蛋白以ＢＢ型为主．试验还观察到犏牛的Ａ型αｓ１酪蛋白电泳迁移率快于牦牛的Ａ型αｓ１酪蛋白     

大型复杂结构优化问题的遗传算法

大型结构的整体优化问题一般具有多目标、多约束和多混合变量的特点，自由度多达千计，其算法的速度和效率是问题的关键所在．遗传算法是求解大规模函数优化问题的有力工具，在复杂结构的优化设计问题中得到广泛应用．本文介绍了遗传算法的基本思想、特点，阐述近年来遗传算法在结构优化设计及其相关领域的应用现状和重要发展．     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性