酪氨酸电氧化反应体系的[ip,v]数据处理方法研究

本文主要探讨依据较低电势扫描速率条件下的[ip，v]数据集而定量获取电活性物质的表面超额等参数的新的信息处理方法。     

成本约束下工作流时间最小化的资源配置优化

时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优化方法。它采用工作流实例平均响应时间作为评价指标,在成本的约束下,正确配置各类资源专业化/一般化的程度及资源数量,从而最优化工作流时间性能。并通过实例,说明了该方法的可行性和有效性。     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

一种基于遗传算法的网格调度算法的研究

分析网格中现有的调度算法的优点以及不足,综合考虑带宽和数据传输量等因素,利用遗传算法的选择,交叉,变异特性,有效的减少任务的完成时间,同时考虑到任务可能存在的异常现象。引入重调度思想解决该问题,最后提出了一种新的适用于网格环境下的任务调度算法,并通过模拟实验进行验证。     

Approach to Weighted Geometric Evaluation Based on Projection Pursuit

Weighted geometric evaluation approach based on Projection pursuit （PP） model is presented in this paper to optimize the choice of schemes. By using PP model, the multi-dimension evaluation index values of schemes can be synthesized into projection value with one dimension. The scheme with a bigger projection value is much better, so the schemes sample can be an optimized choice according to the projection value of each scheme. The modeling of PP based on accelerating genetic algorithm can predigest the realized process of projection pursuit technique, can overcome the shortcomings of large computation amount and the difficulty of computer programming in traditional projection pursuit methods, and can give a new method for application of projection pursuit technique to optimize choice of schemes by using weighted geometric evaluation. The analysis of an applied sample shows that applying PP model driven directly by samples data to optimize choice of schemes is both simple and feasible, that its projection values are relatively decentralized and profit decision-making, that its applicability and maneuverability are high. It can avoid the shortcoming of subjective weighing method, and its results are scientific and objective.     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。     

结合旋转求包含多边形的最小正三角形

文[1]对寻找包含平面多边形的最小正三角形问题提出了一种基于遗传算法的求解方法,用此求解方法所求的最小正三角形必须有一边平行于x轴.本文将所给多边形进行旋转,在不同旋转角度下应用遗传算法求一边平行于x轴且包含相应多边形的最小正三角形.比较不同旋转角度下的结果,就可以得出比文[1]更好的选择.本文还以实例验证了以上思路是正确的.     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.