改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

浅析弯矩调幅法

本文根据框架梁弯矩调幅原理,通过对两跨连续梁中是否考虑弯矩调幅的计算结果比较,对认识弯矩调幅法和实际工程设计均具有一定的指导意义,从而更加合理的对框架结构进行设计。     

Banach空间中一类带有f－投影算子的双层集值投影动力系统

在乘积Banach空间中引进并研究一类包含广义f－投影算子的双层投影集值投影动力系统.在恰当的条件假设下，利用广义f－投影算子的性质及熟知的Nadler不动点定理，证明了该双层集值投影动力系统的均衡点集是非空的和闭的.     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

云南大学和南开大学共建国家一级学科生物学

由云南大学和南开大学合作共建的国家一级学科生物学项目近日通过验收。据项目学科带头人、云南大学副校长张克勤教授介绍，云南是中国乃至世界上生物多样性最丰富的地区之一，在全国4％的国土面积上拥有占国内已知种类50％以上的动、植物和微生物资源，是名副其实的“生物资源王国”和“生物基因宝库”。为加强云南生物多样性研究，     

城市土地规划的优化方法研究

以多目标决策理论、组合优化理论以及预测科学技术为依据 ,首先建立了土地功能配置模型 ,帮助规划师对各种不同功能土地的片面布置进行分析 ,从而找到最合理的城市土地布局 ;然后以遗传算法作为优化工具 ,对建立的模型进行了优化。