A genetic algorithm for structure-based de novo design

Genetic algorithms have properties which make them attractive in de novo drug design. Like other de novo design programs, genetic algorithms require a method to reduce the enormous search space of possible compounds. Most often this is done using information from known ligands. We have developed the ADAPT program, a genetic algorithm which uses molecular interactions evaluated with docking calculations as a fitness function to reduce the search space. ADAPT does not require information about known ligands. The program takes an initial set of compounds and iteratively builds new compounds based on the fitness scores of the previous set of compounds. We describe the particulars of the ADAPT algorithm and its application to three well-studied target systems. We also show that the strategies of enhanced local sampling and re-introducing diversity to the compound population during the design cycle provide better results than conventional genetic algorithm protocols.     

Simple algorithm for isothermal-isobaric molecular dynamics

We review principles of non-Hamiltonian statistical mechanics and present a new set of equations and integration algorithm for isothermal-isobaric dynamics. The chief advantage of the present scheme is that it is somewhat simpler than previous methods. We perform numerical simulations to test the accuracy of the algorithm and compare its stability to that of a "gold standard," a symplectic integrator for Hamiltonian dynamics of the same system. The stability of the isothermal-isobaric algorithm is comparable to the stability of the symplectic integrator.     

两种计算吸光光度法同时测定钙镁

研究了在pH10．5的硼砂-氢氧化钾缓冲溶液和乙醇的增敏作用条件下，偶氮氯膦Ⅰ与钙、镁的吸收特性，建立了多波长光度法同时测定钙和镁的方法。采用两种矩阵算法对试验数据进行处理，并对结果进行比较和分析。钙和镁含量在0～25μg／25ml范围内用计算法Ⅱ能得到准确结果。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

汽车滚装码头泊位调度优化模型与算法研究

本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。     

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。