论应用多基因转化策略综合改良生物体遗传性研究方向的前景Ⅱ.多基因转化策略中的规律、前景和问题

随着后基因组时代的到来,人类将克隆到越来越多的、生物学意义明确的有用基因应用于基因工程对生物体的遗传改良中.但生物体的绝大多数性状和生理功能都是依靠多基因的协调表达而实现的.因此,多基因转化策略必将成为今后基因工程在基础理论与实际应用研究中的主流方向.综述了近年来中山大学生物工程研究中心∥基因工程教育部重点实验室在多基因改良农作物方面的研究工作和进展,分析了多基因转化中的基本规律和存在的问题,最后对多基因转化策略在未来的应用前景作出了简要的展望.     

一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.     

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．     

基于遗传算法的铁路车站到发线运用优化研究

针对车站到发线的合理运用问题，目前一般是由相关工作人员根据以往的经验知识进行手工编制，采用遗传算法对这种复杂的非线性组合优化问题进行研究．以成都车站为例，利用遗传算法对到发线安排进行优化，其结果表明优于人工安排。     

不同地理种群杂色鲍的同工酶分析

采用聚丙烯酰胺凝胶垂直电泳技术，对采白海南三亚、香港和福建平潭3个野生杂色鲍种群，以及1个种源来自台湾的九孔鲍养殖群体共4个群体的6种同工酶系统进行分析，共检测到10个基因位点，其中2个为多态位点(多态位点比例为20％)，每个位点平均等位基因数为1．2；4个群体都不同程度地表现出纯合子过剩、杂合子不足，遗传变异量偏低．群体间遗传相似系数与遗传距离以及UPGMA聚类分析的结果表明：4个群体之间的遗传差异不大，遗传距离均小于0．01．属于种群差异水平．九孔鲍和杂色鲍的遗传差异达不到亚种水平．     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

用FCGA优化的四辊冷轧机恒张力模糊控制系统的设计

为了保证冷轧机轧制中带钢恒张力这一特点，设计了四辊冷轧机恒张力模糊控制系统。该系统含有电压、电流和速度三个内环，最外环为张力环；电压环和电流环采用一维模糊控制器控制，速度环和张力环采用二维模糊控制器控制。为了加强模糊控制的自适应性，采用了一种模糊控制的遗传算法将外张力模糊控制器的隶属参数进行优化。理论分析和仿真结果都表明该系统对带钢恒张力控制具有很强的鲁棒性和实时性，即使在变工况下（大范围变负荷下）也保持了良好的控制性能。     

一种求解价格控制问题的混合遗传算法

针对价格控制问题提出了一种将遗传算法与单纯形法相结合形成的混合遗传算法，在分析了价格控制问题具体特点的基础上，对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理等方面进行改进，最后进行了数值模拟，模拟结果验证了该算法具有较高的精度且简便易行。     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法