嵌入式数据库多连接查询优化算法的研究

针对地质灾害监测数据管理系统分布式体系结构下的复杂多连接查询，系统介绍了粒子群优化算法的原理和特点，并分析了采用粒子群优化算法求解多连接查询优化问题的有效性．该算法以左深树为搜索空间，采用有序串编码，并改进了基本粒子群优化算法的速度位置公式，将其应用于地质灾害监测数据的测试实验中，取得了良好的效果．     

Ad-hoc网络DSR路由协议的优化

针对DSR路由协议由于采用泛洪机制而导致的较高路由开销这一问题，提出了使用查询局部化技术的优化方案．即在原有的DSR协议的基础上引入查询局部化技术，将泛洪控制在一个局部的范围内，以防止整个网络内的泛洪，从而减小网络开销．仿真结果表明，使用查询局部化技术后，网络路由协议开销得到显著减小(约50％)并降低了平均端到端时延．     

改进的粒子群优化算法在随机需求车辆路径问题中的应用

设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化（PSO）算法．在算法后期将变异算子引入PSO算法，克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点．数值模拟结果表明改进的PSO算法提高了全局搜索能力，求解效果优于基本PSO算法和遗传算法．     

模拟退火-改进遗传算法及其应用

论述了遗传算法在全局搜索中的优势和模拟退火算法在局部寻优中的能力，进而提出了两者相结合的算法：模拟退火一改进遗传算法。通过比较，说明模拟退火一改时遗传算法的优化性能更好、更完善，并在实际应用中取得了良好的应用效果。     

基于实数编码遗传算法的多层神经网络BP算法

提出用实数编码的遗传算法来优化多层神经网络的权值，并且将遗传算法与ＢＰ算法结合，能有效地避免ＢＰ算法陷入局部极小和遗传算法过早收敛，实验结果令人满意．     

基于支持向量机对种群特征回归分析的自适应遗传算法

在分析标准遗传算法易发生早熟收敛的基础上,提出了遗传算法种群特征代间海明距离的概念,代间海明距离可以较好的反映算法运行的总体与动态性能.应用支持向量机对遗传算法的代间海明距离进行了回归分析,遗传算法依据回归分析结果调整其整体优化策略,同时依据算法当前运行情况自适应调整种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛.数值实验结果表明,该改进算法搜索整体性较强,搜索效率优于标准遗传算法,提高全局优化能力.     

常微分方程组的演化建模新算法

提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法 ,新算法在 3个方面改进了作者原有的算法 :(1)采用新的适应值评估方式 ;(2 )采用一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数 ;(3)将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模型的结构 .将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模 ,并比较两种算法的实验结果 ,表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高 .     

基于遗传算法的人脸精确定位

提出一种基于遗传算法的人脸图象精确定位方法,作为人脸检测与人脸识别之间的一个中间优化处理过程,以解决由于人脸检测技术的定位误差导致人脸识别错误的问题。精确定位问题转化为一个在离散空间中的优化搜索问题,以遗传算法作为优化搜索方法,利用其收敛速度较快、鲁棒性强和全局寻优等优点,改进了基于身份子空间统一模型的人脸识别系统的识别效果。实验结果表明,基于遗传算法的人脸图象精确定位方法能够有效地提高人脸识别系统的识别率。     

遗传算法的随机摄动法

为避免遗传算法在进化计算过程中失去种群多样性并陷入局部最优解,提高其全局优化搜索的运行效率和精度,提出一种遗传算法的改进方法－随机摄动算法,它是将复制,交叉,变异后群体中的各个体在确定的某处邻域随机摄动,如引起适应度值增加,则接受随机摄动操作,否则以变异权率接受随机摄动操作,然后以能量函数的概念及其运行机理进行了说明,算例表明,本文所提出的随机摄动算法易于实施,且十分有效。     

一种基于遗传算法的Job Shop作业排序方法

用遗传算法对ＪｏｂＳｈｏｐ零件排序问题进行优化搜索，并在算法中引Ａ了一些新的思想，以有利于降低种群的规模，提高计算速度，改善优化结果。     

基于免疫遗传算法的多重序列比对

提出一种基于免疫遗传算法的多重序列比对的方法，它将一种免疫算子加入到遗传算法的框架中，通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力，实验结果表明，该方法可以加快收敛速度，并能求出比遗传算法更优的解。     

基于混合遗传算法的MPRM最小化

MPRM(Mixed-Polarity Reed-Muller)最小化是RM(Reed-Muller)电路逻辑综合过程中一个非常重要的阶段,对于输入数较多的布尔函数,传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)在解决MPRM最小化问题时收敛过早.提出了一种基于混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA)的MPRM最小化算法,该算法将基于相异度的局部改善策略结合到GA算法的迭代过程中.局部改善策略对种群中最佳个体和与之相异度最大的个体实施交叉操作生成新个体,并将新个体与最佳或最差个体进行竞争.将所提算法应用于一组具有较多输入数的MCNC基准电路,并与其他智能MPRM最小化算法进行比较.结果表明,局部改善策略能够避免算法陷入局部极小,增强了全局收敛能力.与模拟退火遗传算法(Simulated Annealing Genetic Algorithm,SAGA)相比,HGA算法在获得类似结果的前提下提高了时间效率;与Hybrid multi-valued DPSO算法相比,HGA在得到基本相同的算法结果时,时间效率亦基本相同.     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

三十烷醇在GA_3影响水稻幼苗生长和生理性状中的增效作用

微量三十烷醇（ＴＲＩＡ）与ＧＡ３配合使用，比ＧＡ３单独使用能明显地促进幼苗生长和增加幼苗干物质积累．同时还增强了ＧＡ３对幼叶中叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、呼吸速率、细胞膜透性和过氧化物酶活性的影响．ＧＡ３＋ＴＲＩＡ与ＧＡ３处理相比，促进幼叶内源ＧＡ３水平提高，稳定保持内源ＺＴ于一定水平，ＴＲＩＡ在ＧＡ３低浓度时降低ＩＡＡ水平，在高浓度时则提高ＩＡＡ水平．作者认为ＴＲＩＡ可作为ＧＡ３处理时的增效剂．     

三十烷醇在GA3 影响水稻幼苗生长和生理性状中的增效作用

微量三十烷醇(TRIA)与GA3 配合使用, 比GA3 单独使用能明显地促进幼苗生长和增加幼苗干物质 积累.同时还增强了GA3 对幼叶中叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、呼吸速率、细胞膜透性和过氧化物酶 活性的影响.GA3 +TRIA 与GA3 处理相比, 促进幼叶内源GA3 水平提高, 稳定保持内源ZT 于一定水平, TRIA 在GA3 低浓度时降低IAA 水平, 在高浓度时则提高IAA 水平.作者认为TRIA 可作为GA3 处理时 的增效剂     

具有高斯光阑时相位共轭光腔的非简并模

应用ＰＣＭ变换矩阵的第一形式。计算了具有高斯光阑时非简并情况下多元件腔镜上的模。得出ＰＣＭ上的模受高斯光阑存在的影响，而ＲＭ上的模与高斯光阑无关，且具有高斯光阑的非简并模是微扰稳定的。最后将非简并ＰＣＲ与简并ＰＣＲ进行了比较和讨论，认为非简并ＰＣＲ不亚于简并ＰＣＲ。     

离子注入谷氨酸高产菌D110诱变选育初步研究

采用低能离子N^ 注入D110,诱变选育谷氨酸高产菌种,改进了发酵生长曲线,提高了菌种的产酸率,得到了菌种存活率与注入剂量的初步关系、流如Tween－60时机与产酸率的密切关系,为进一步的诱变选育试验提供了有益的参考。     

甜叶醇的结构改造及生物活性试验

本文以生源学说为理论依据，通过水解甜菊苷得到赤霉素类似物的先导母体甜叶醇和异甜叶醇，再分别对它们进行有目的的结构改造，获得一系列植物生长调节剂．其中七个新化合物均经元素分析、质谱、核磁、红外分析，确定了结构．初步的生物活性试验表明，大多数化合物在促进水稻种子发芽过程中，活性优于ＧＡ３．     

连续拟有序加权几何算子及其群决策应用

将拟有序加权几何算子（QOWG）推广至连续区间数上,提出了连续QOWG算子（CQOWG）,探讨了其特殊情况和相关性质.其次,定义了CQOWG算子的orness测度,研究了orness测度的性质.然后,定义了加权连续QOWG算子（WCQOWG）、有序加权连续QOWG算子（OWCQOWG）以及组合连续QOWG算子（CCQOWG）,并讨论了它们的性质.最后,提出了基于连续QOWG算子的多属性群决策方法,并通过决策实例说明其可行性与有效性.     

中国莲的定量染色体图

利用MetaMorph软件定量分析了中国莲(Nelumbo mucifera Gaertn.)每条前中期染色体上(从短臂到长臂)二脒基苯基吲哚(DAPI)荧光强度的变化，结合染色体的相对长度和臂比作为辅助参数，构建了中国莲前中期染色体的定量染色体图．该定量染色体图是实际的前中期染色体的一种直观模式，可识别中国莲基因组中每条染色体以及分析染色体上的异染色质分布，为莲的细胞遗传学研究提供了一种新的方法．