免疫算法几个参数的研究

免疫算法是一种新型的随机启发式搜索算法。在简单介绍免疫算法的相关概念及操作步骤的基础上，针对几个关键参数进行了仿真实验，并通过分析仿真实验的结果，讨论了这些参数对算法性能的影响。     

改进PSO算法及在PID参数整定中应用研究

针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种带变异算子的改进粒子群优化算法(IPSOM),该算法在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,以克服粒子群优化算法易陷入局部最优解的缺陷。用一典型的Rastigrin复杂函数对新算法进行测试,结果表明改进的算法较之粒子群优化算法(PSO)和常规遗传算法(SGA)不但提高了全局寻优能力,而且有效避免了早熟收敛问题。在此基础上将这种改进算法应用于高阶带时滞对象的PID控制器设计中进行仿真研究,结果表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究

针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。     

一种快速寻优的新型改进遗传算法

在现有几种遗传算法(GA)的基础上,对GA中的适应度函数、交叉策略和变异策略做了进一步的设计,从而提出了一种新型改进GA。新型改进GA以群体的多样性与算法的收敛速度、全局与局部搜索能力的综合均衡为设计重点,较好地解决了一般GA收敛速度慢和局部搜索能力差的缺点。仿真结果表明:该算法与常用的标准GA和采用算术交叉算子的实值编码改进GA相比,有更快的收敛速度,更高的收敛精度及全局收敛概率。     

带有侦察子群的蚁群系统

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法--带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度.     

遗传算法在数据挖掘中的应用

讨论了遗传算法的基本思想、优点以及在数据挖掘方面的应用,并以乳腺癌统计数据为例,提出了一种基于小生境遗传算法的分类规则数据挖掘算法.     

蓝色犁头霉JY-2#的选育与发酵特性

将经过紫外线诱变的蓝色犁头霉原生质体倾注于含有化合物RSA（17α-羟基孕甾4-烯-3，20-二酮-21-醋酸酯）的高渗再生培养基平板上，选育具有RSA抗性的氢化可的松生产菌株。获得60株抗性突变株，其中8株突变株的氢化可的松转化率高于出发菌株。突变株JY-2^#的氢化可的松转化率达81．63％，较出发菌株提高了14．1％。初步研究了突变株JY-2^#在5L发酵罐的转化工艺和转化反应动力学。     

室内装饰材料中甲醛的致突变作用研究

对不同浓度气态甲醛诱导昆明种小鼠骨髓嗜多染红细胞微核率进行了统计分析.将40只小鼠随机分成对照组和4,12,36 mg/m3剂量组,采用静式呼吸道染毒,连续染毒4d,每天6h,染毒结束后将小鼠处死,测定微核率.结果表明,中、高剂量组的小鼠骨髓微核率与阴性对照组比较有显著性差异(P<0.05);不同剂量组微核率经方差分析有显著性差异(P<0.01);经F检验,受试物剂量组之间无显著性差异(P>0.05),且雌雄两性微核率无显著性差异(P>0.05);环磷酰胺组(40 mg/kg Bw)微核率与阴性对照组同性别微核率相比,有显著性差异(P<0.01),且雌、雄两性微核率均无显著性差异.认为气态甲醛对小鼠有致突变作用.     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.