GA－Simplex与区域收缩的研究

在实现标准基因算法的基础上，用ＧＡ－Ｓｉｍｐｌｅｘ代替ＧＡｓ中的交叉和变异构成一种新算法，详细探讨了以何种方式在群体中选取个体进行ＧＡ－Ｓｉｍｐｌｅｘ操作，找到了一种较理想的方式，并从基因操作的内在机制进行了分析．进而构造了一种混合式方法，使计算速度和效果大为改善．然后详细研究了在ＧＡｓ的迭代循环中如何适时进行区域收缩．最后引入适值调整，找到了一种循环次数少、计算时间短、求解结果令人满意的ＧＡｓ算法     

用区域收缩算法构造证明隐函数定理

本文用区域分析方法提出一种新的隐函数定理,并用区域收缩算法给出构造性证明,把经典隐函数定理作为推论,在较弱的条件下,得到它的构造性证明.     

用区域收缩算法构造证明大范围隐函数定理

本文用区域收缩算法给出了大范围隐函数定理的构造证明，其结果包含 了文[1]的结论，从而肯定回答了区域分析方法可以对著名的隐函数存在定理给出构造性证明。     

结构优化设计中一种有效的混合GA算法

提出了一种板结构齿行法和动态种源空间ＧＡ算法，并将这两种算法结合起来，用于处理组合结构优化问题．算例表明这种混合ＧＡ算法适用性广，且计算效率较高     

k—箱限制在线装箱的一个注记

提出一个新的简单关闭规则，对算法进行改进，使相应的最差性能比在ｋ≥３时均不超过１７／１０。     

一种小群体规模的结构优化GA算法

提出了一种用于结构优化的具有动态种源空间的ＧＡ算法，此算法可以与其他结构优化方法结合，以处理结构优化问题，并可取较小的群体规模。     

6 - BA 和GA 对水稻后期衰老的影响

杂交水稻比常规水稻早衰 ,不仅影响生产上增产优势的发挥 ,而且破坏合理灌浆动态的形成 ,降低水稻品质 .由于水稻籽粒的发育与营养器官的衰老是同步的 ,因此 ,如何延长水稻叶片的功能期 ,延缓功能叶片的衰老 ,促进光合作用已成为生产上急需解决的问题 .近年来 ,利用植物生长物质来延缓或加速植物的衰老已渐成为这方面研究的热点 .李伯林等用燕麦叶片为材料 ,发现 6 -苄基腺嘌呤 ( 6 -ＢＡ)在植物体内可作为直接的自由基清除剂而延缓植物的衰老[1] .潘瑞炽等认为 ,赤霉素 (ＧＡ)对叶片衰老也有一定抑制作用[2 ] .而关于这两种植物生长调节剂…     

Fuzzy—GA及其在H^∞及其在H^∞控制系统设计中的应用

针对遗传算法的误导性及参数控制等问题,提出一种基于模糊优化设计思想的模糊遗传算法。将该方法结合分层的染色体结构构成混合智能优化设计方法,并将它应用ＭＩＭＯ的典型Ｈ＾∞控制系统的设计。仿真试验结果表明,该混合智能优化设计方法有效。     

转型背景下区域收缩识别——以辽宁省100个县区为例

快速城市化背景下,人口流动趋势加强,“增长型区域”和“收缩型区域”并存.采用人口变化率和城市综合指数等方法,对2007—2017年的辽宁省100个县区的收缩现状进行类型识别,并展开对比分析.研究表明：辽宁省的区域收缩呈现时空差异性特征,时间上,2007—2012年辽宁省多数区域的人口呈收缩状态,但城市综合指数呈增长状态,2007—2012年县区双维度整体性收缩成为辽宁省区域发展主要特征;空间上,不同类型区域的人口和城市综合指数均呈异速性收缩状态.通过对辽宁省区域的人口收缩和城市综合指数收缩对比分析发现辽宁省的区域收缩符合中国收缩城市(区域)发展的特殊进程.     

GA—BP网络混合建模方法及其在冷轧参数优化中的应用

提出基于遗传算法与BP网络混合建模的冷轧参数智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算、实验证明了该方法的有效性,为冷连轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新的途径。     

基于组合GA的双向物流网动态优化设计与求解

为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解.对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流中心的准确定位,对物流网络中各节点间的流量合理优化,基于随机机会约束规划建立了物流网络动态优化模型,设计了相应的组合遗传算法.采用8个消费域,2类产品,5个备选物流中心,3个生产工厂和3个规划期数进行数值模拟仿真.结果表明,该方法可以得到设施布局决策变量最优值,能够灵活实现不同需求下物流网络的最优布局,可以有效用于物流网络的动态优化.该模型根据现实情况的需求进行合理的物流网络布局,同时可以进行灵活变换,具有重要的实用价值.     

结构优化设计中一种有效的混合GA算法

提出了一咱板结构齿行法和动态原空间ＧＡ算法，并将这两种算法结合起来，用于处理组合结构优化问题，算例表明这种混合ＧＡ算法适用性广，且计算效率较高。     

基于GA－BP网络的人工湿地污水净化效果研究

人工湿地作为污水处理领域的一种新型生态技术,逐渐得到应用并倍受关注。人工湿地污水净化过 程呈多参数影响的复杂非线性状态,采用传统的数学方法难以建立准确的数学模型并进行多因素分析,也无法 精确定出湿地系统最佳运行工况。基于大量可靠的试验数据,首次采用遗传神经网络方法模拟湿地除污系统, 详细论述了网络拓扑结构优化和训练数据预处理等关键问题,建立了可靠的GA－BP模型,并采用该模型仿真湿 地系统正交试验,依据正交试验结果对影响因素进行分级,确定了最佳运行工况,并在此基础上有针对性地提 出可行的强化除污措施。     

基于幂次变换和区域收缩算法的运动目标检测与定位

运动目标分割与跟踪是计算机视觉中的重要研究课题,而目标检测与定位是其中的必要步骤,对分割与跟踪效果影响很大.在此提出一种新的运动目标检测与定位方法,该方法在差分二值图像上,通过区域收缩定位到运动像素密度较大的区域,从而实现运动目标定位.在多目标情况下,先通过幂次变换突出不同位置的目标,然后再通过区域收缩实现目标定位,给出目标的特征矩形,便于进一步的跟踪与识别.该方法不需要任何关于目标数的先验知识,对噪声鲁棒性较强.文中给出的实验结果证明该算法的有效性.     

基于GA算法的科技项目联合投标伙伴选择模型

根据联合投标伙伴选择决策特征，针对联合投标伙伴选择过程中决策因素多、信息量大、候选投标伙伴数量多等问题，运用遗传算法基本思想，构造灰色效果测度适应度函数，设计搜索调整机制，结合算例，给出使用基于GA算法的科技项目联合投标伙伴选择模型的一般过程．该模型具有快速收敛、鲁棒性和全局最优搜索能力．     

基于空间收缩的并行演化算法

提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息，通过分布信息定位最优解的可能分布，再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。     

自密实混凝土收缩试验研究及收缩模型的建立

通过试验研究自密实混凝土自生收缩、干燥收缩的发展变化规律,所考察的配合比参数包括粉煤灰掺量、粉煤灰和矿渣复掺、水胶比、胶结料用量等.基于试验结果对已有的模型进行修订,给出适合自密实混凝土的收缩模型.结果表明:随着矿渣复掺比例的增大、水胶比的下降,自密实混凝土各龄期的自生收缩显著增大,而干燥收缩则有明显减小的趋势;两种收缩都有随胶结料总量的增大而增大的趋势.配合比因素对两种收缩的影响规律并不相同,有必要进行分别研究.本文给出的模型能较好地考虑自密实混凝土的特点,与试验结果吻合良好.