改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

求周期序列线性复杂度的快速算法

基于有限域GF(q)上的分圆多项式理论,提出和证明了求周期为qnpm的GF(q)上序列的线性复杂度和极小多项式的一个快速算法,这里p与q均为素数,且q是模p2的本原根.该算法既推广了求周期为pm的GF(q)上周期序列的线性复杂度的一个快速算法,也推广了求周期为2npm的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法.     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

On-Line Scheduling with Rejection on Identical Parallel Machines

In this paper, we consider the on-line scheduling of unit time jobs with rejection on rn identical parallel machines. The objective is to minimize the total completion time of the accepted jobs plus the total penalty of the rejected jobs. We give an on-line algorithm for the problem with competitive ratio 1/2 （2 ＋√3） ≈ 1.86602.     

Dissection of a novel molecular determinant mediating Golgi to trans-Golgi network transition

Two major functions of the Golgi apparatus (GA) are formation of complex glycans and sorting of proteins destined for various subcellular compartments or secretion. To fulfill these tasks proper localization of the accessory proteins within the different sub-compartments of the GA is crucial. Here we investigate structural determinants mediating transition of the two glycosyltransferases β-1,4- galactosyltransferase 1 (gal-T1) and the α-1,3-fucosyltransferase 6 (fuc-T6) from the trans-Golgi cisterna to the trans-Golgi network (TGN). Upon treatment with the ionophore monensin both glycosyltransferases are found in TGN-derived swollen vesicles, as determined by confocal fluorescence microscopy and density gradient fractionation. Both enzymes carry a signal consisting of the amino acids E₅P₆ in gal-T1 and D₂P₃ in fuc-T6 necessary for the transition of these glycosyltransferases from the trans-Golgi cisterna to the TGN, but not for their steady state localization in the trans-Golgi cisterna. Electronic supplementary material  The online version of this article (doi:) contains supplementary material, which is available to authorized users. Received 30 July 2008; received after revision 17 September 2008; accepted 29 September 2008     

求解电大目标散射问题的累进迭代方法

在矩量法(MOM)的基础上,采用混合场积分方程(CFIE)结合累进迭代的数值方法(PNM)研究了电大尺寸目标电磁散射问题。目标被分成一些小区域,因此缩小了所需要求逆的矩阵的大小并且减少了计算时间。数值模拟计算了理想导电的圆柱,矩形柱的表面电流分布。所得的结果和一般分域基矩量法的结果以及圆柱的理论计算结果吻合得很好ss,说明了本文方法的有效性。     

一种有效的参数估计方法在预缩聚反应中应用

采用改进的遗传算法解决复杂聚合反应模型的参数估计问题.算法采用排序选择、多点交叉和变异优选策略,有效地提高遗传算法的搜索性能,避免了序贯优化方法有可能存在局部极值的问题.根据文献数据,仿真结果表明,该算法在参数估计中,具有参数搜索范围大、收敛速度快和精度高等特点,它能够有效地解决非线性参数估计问题.     

用遗传算法解决生产线调度Job—Shop问题

在分析国内外各种解决生产线作业调度疸方法的基础上,引出生产线调度Job-Shop问题的数学模型。针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度。首先针对优化目标进行染色体编码,定义群体规模,然后设计适应度函数,最后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解。本文针对某一工程实例,给出了此调度算法的仿真结果。     

基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法

在过程控制中,当参数仅能以低采样率获得时,数据恢复就在建模中显得非常重要.本文提出了基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法.待恢复数据的先验知识采用凸集表达,并利用向凸集迭代投影(POCSProjection onto Convex     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.