一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上,提出了通过划分种群,采用不同的自适应参数,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性.新方法提高了搜索精度,较好地克服了未成熟收敛现象,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估,验证了新方法具有较满意的优化效果.     

学科交叉视角下合成生物学研究领域发展态势分析

合成生物学作为一门新兴交叉前沿学科,是当今大国科技竞争中生物前沿技术和生物安全领域的必争之地。对合成生物学领域的学科交叉融合态势进行探究,为识别新兴学科交叉方向以及我国合成生物学的学科布局优化和管理有一定的情报参考价值。运用文献计量和社会网络分析方法,基于Web of Science数据库1913-2021年间的科研论文,从合成生物学领域的学科交叉规模、学科交叉强度、学科交叉网络和演化三个方面进行了研究分析。结果发现,合成生物学领域20%的论文存在学科交叉,学科交叉度平均为0.58;理学、工学、医学是其中的三大交叉领域,与哲学、法学、管理学等社会科学领域的交叉融合也在不断深入;1990年以来,合成生物学领域的学科交叉融合广度在持续增加,已逐渐形成“小中心、大网络”的多边学科交叉网络。合成生物学领域的学科交叉仍存在较大的潜在发展空间,今后我国应加强合成生物学技术在工学、医学领域的转化和应用,加深与管理学、教育学等社会人文领域的渗透融合。     

基于不确定性测度的犹豫模糊决策模型

针对已有犹豫模糊熵测度计算复杂、区分能力弱等问题,在综合衡量犹豫模糊元自身不确定性及其所表达信息不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度。混合型犹豫模糊交叉熵测度用于度量两个犹豫模糊元之间的区分程度,它和混合型犹豫模糊熵测度一起统一于犹豫模糊元的不确定性测度。与已有的犹豫模糊不确定性测度相比,混合型熵测度具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势;而混合型交叉熵测度则具有自然的对称性。然后,基于混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度构建了属性权重未知条件下的多属性决策模型,并将其应用于无人机作战效能评估。     

“新文科”建设背景下经济学人才培养的路径研究

“新文科”建设是新时代对人文社会科学教育提出的新要求。如何在“新文科”理念下培养经济学人才,是中国经济学建设的一个重要课题。首先,从时代性、战略性、创新性、交融性和发展性5个特征维度阐释“新文科”建设的内涵;其次,探讨“新文科”建设背景下经济学人才培养存在的主要问题;最后,提出经济学人才培养需要持续优化经济学专业培养目标和培养方案;加强经济学的课程思政教育,推动济学与其他学科的交叉融合,推动经济学人才培养模式创新以及培养学生解决问题的能力等路径。研究结果可为培养适应新时代发展的经济学人才提供理论参考。     

混合遗传算法及应用

给出了几种典型的混合遗传算法和基本思想,并着重讨论了一种改进的混合遗传算法及其应用,表明了混合遗传算法可提高优化质量和搜索效率．     

遗传算法中交叉算子的配对策略研究

提出了一种称为“国王配对”的配对策略来选择进行交叉运算的父母体,在此基础上再执行改进的交叉运算.经过测试,证明国王配对策略比随机配对策略要优越,可以加速遗传算法的进化过程.     

二能级和∧型三能级系统中粒子布居的完全转移

采用缀饰态理论和能级交叉技术，分析了二能级和∧型三能级系统的Stark快速绝热过程（Stark-Chirped Rapid Adiabatic Passage，简称SCRAP），SCRAP过程使用了两束激光脉冲，一束为近共振的泵浦脉冲，把粒子从基态驱动到激发态；另一束为远离共振的强Stark脉冲，它调节两能态之间的玻尔频率，使其与泵浦跃迁频率达到共振，产生两个交叉点．结果表明，适当选择脉冲间的延迟时间，可使泵浦脉冲在一个交叉点周围足够强，在另一个交叉点周围足够弱，粒子从基态转移到激发态的效率可以达到最大值1。     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

舰船噪声能量分布及零交叉密度在听觉上的反映

采用功率谱计算和小波分解的方法，分析了不同类型舰船辐射噪声在能量分布及噪声信号在不同尺度上的零交叉密度，找到了二者与人耳进行听音识别感觉之间的联系，为人的听音经验转化为数字特征提供了客观依据。     

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．