基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践

为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性，首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模，再用并行遗传算法对模型求解，得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标，为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值。     

求包含多边形的最小正三角形的遗传算法

对寻找包含平面多边形的最小正三角形问题提出了一种基于遗传算法的求解方法.对遗传算法求解过程中的编码、正三角形内心(内切圆的圆心)的范围界定,选定个体内心后正三角形内切圆半径的确定和适应度函数选取等进行了讨论,并以实例验证了算法的有效性.     

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     

用遗传算法确定斜拉桥的恒载初始索力

在设计预应力混凝土 (P .C .)斜拉桥时 ,确定成桥恒载初始索力值是一项重要而困难的任务 ,为此尝试用遗传算法来确定不同目标状态下的斜拉桥初始索力 .以往的方法往往都要假设一个斜拉桥成桥初始内力或位移状态 ,与以往方法不同的是 ,在使用遗传算法的时候却没有这样的要求 ,它只需要一个目标函数即可 ,剩下的任务就是求目标函数的极值解或者目标函数极值解所对应的各变量值     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．     

计算机免疫系统中沙盒主机的构建

为提高系统的安全性,介绍了一种仿生物免疫系统设计的计算机系统安全模型GECISM(general computer immune system model),该模型由不同的代理构成,各代理模拟相应免疫细胞的功能,在此基础上提出了沙盒主机代理的构建方案.     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型,并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数),进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法.最后,将其应用于我国铁矿石消费指数的预测,取得理想的结果.     

口服转胸腺素α1基因聚球藻对小鼠T细胞亚群作用的研究

为探讨口服后转胸腺α1(Tα1)基因聚球藻对T细胞亚群的作用,将小鼠随机分为空白对照组、野生藻组、转化藻(小剂量、中剂量和大剂量)组和日达仙组,用灌服的方式,给予空白对照组20mL·kg~(-1)的生理盐水,野生藻组0.4g·kg~(-1)的野生聚球藻;转化藻小、中、大剂量组,分别0.2g·kg~(-1)、0.4g·kg~(-1)和0.6g·kg~(-1)的转Tα1基因聚球藻;日达仙组则肌注给予3.2mg·kg~(-1)的胸腺素α1(日达仙)。结果表明转Tα1基因藻口服后可显著提高CD3亚群水平,显著提高CD4亚群水平,明显提高CD4/CD8的比值。提示转Tα1基因聚球藻具有增强机体免疫功能的作用。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．