基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分，遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤，并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算，取得了令人满意的结果，证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

反讽之一种:关于《前门遇马队记》的解读

反讽,是周作人散文中一种独特的诗学命题。通过对《前门遇马队记》的细读,分析作者、读者、叙述者在情感与价值逻辑上的距离,考察反讽产生的诗学途径,并进一步阐释抽绎其内在形态与含蕴的生命观。     

哺乳动物的基因组印记与印记基因疾病

本文综述了哺乳动物的基因组“印记’’的最新研究进展，阐述了印记性状的特点及基因组印记的可能机制。并论述了最新发现的一些哺乳动物与基因组“印记”有关的疾病。     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

On the Performance of Punctured Turbo Codes

IntroductionTurbo codes, first introduced by Berrou et al.[1],have attracted the attention of many researchers for theirremarkable coding gains close to theoretical limits, yetadmitting a relatively simple iterative decodingtechnique[2]. Since then, abundant of fruitful results on theperformance of turbo codes have been published, in whicha distance spectrum interpretation was presented by [3]and a super trellis structure of turbo codes was derived by[4]. An analytical…     

基于乘客流量概率分布的轨道车站合理间距优化模型

车站间距规划是城市轨道交通规划和设计的重要内容。在已有优化方法局限性分析的基础上，建立了以轨道线路系统总成本最少化为优化目标，并考虑乘客流量和乘行距离随车站间距概率分布的合理间距优化模型，提出了模型的算法，得到了各影响因素常见组合情况下的车站合理间距，分析了各因素变化对合理间距的影响，为实际工作中车站间距的合理确定提供了理论支持。     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

一种基于GA的多目标模糊决策方法研究

针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响，提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中，首先计算出群体中所有个体的目标特征值，然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子；通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中，将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵，构造基于相对隶属度的相对适应度函数，以减小目标非标准化对决策的影响；最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例，证明算法的可行性与有效性。     

基于遗传算法的背包问题求解

背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,对这个问题国内外很多学者已经研究出了不少经典的方法,但是这些传统的优化方法存在一些缺点。本文介绍了近年来兴起的一种机器学习算法——遗传算法解决背包问题的基本思路,并通过实例计算证明了此方法的可行性和有效性。