遗传算法中交叉算子的配对策略研究

提出了一种称为“国王配对”的配对策略来选择进行交叉运算的父母体,在此基础上再执行改进的交叉运算.经过测试,证明国王配对策略比随机配对策略要优越,可以加速遗传算法的进化过程.     

用遗传算法模拟复杂最优网络的自然涌现过程

为了模拟复杂最优网络从树演化到完备图的整个过程，解决现有邻接节点编码方法只适用于低密度网络，而传统的交叉变异方法又有大量不可行解的问题，提出了基于三角阵的变长基因编码方法和段间交叉、段内变异平衡的交叉变异方法．该编码方法只记录对称邻接矩阵中三角阵的信息，反映了无向网络的所有可能变化，因而编码串长度适中，网络边数不需限制，可以模拟网络从树到完备图的整个演化过程．段间交叉只交换节点一级近邻的连接方式，段内变异平衡对边进行重绕，这既符合遗传算法的要求，又保证了网络的连通性．模拟结果表明，与邻接节点编码和传统交叉变异方法相比，所提方法适用范围更广，收敛速度较快．     

认知进化观:认知科学研究范式的新取向

认知科学在其发展过程中经历了几次研究范式的转换，认知进化观的兴起是认知科学各学科多层次整合的表现。在心理学领域，进化心理学采用功能分析的方法分析适应性行为下的心理机制和特征。在人工智能领域，采用进化计算和遗传算法探讨人工生命的适应性行为。在神经科学领域，是对神经网络的自组织机制和神经系统的可塑性进行考察。认知进化观的缺陷是自然主义的计算与进化，忽视了人的历史文化性。认知进化观作为一种新方法论，为智能研究带来了生机。     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

半刚接非线性钢框架的优化设计

介绍了半刚性梁柱节点的特性和Frye—Morris模型，列出了考虑P-△效应的半刚性连接构件的单元刚度，将遗传算法应用于钢框架的优化设计中．编制了程序GASEF，进行了算例计算，得到了一些有价值的结论．     

基于遗传算法的轨道综合养护计划模型设计

根据大型养护机械线路综合养护的特点,设计了基于遗传算法的0—1整数型轨道状态最优综合养护计划模型,并结合线路不平顺数据,对模型求解效果进行了检验,初步实现了大型养护机械养护作业安排的计算机解析,从算法角度解决了轨道不平顺状态计算机辅助决策系统的关键问题.     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.