一种二元单亲演化差基因变异算法

设计了一种新的单亲遗传算法,该算法对个体和基因分别计算其适应值,并将适应值最差的基因进行变异,从而大大提高了遗传算法的全局收敛速度.以n皇后问题为例,采用这种算法求解3000个皇后问题所用时间平均约为55min,而求解100个皇后问题所用时间平均只有约124ms.实验表明,该算法不仅能在短时内找到全局最优解(精确解),而且具有良好的稳定性.     

求解二层线性规划问题的交互式人工蜂群算法

基于人工蜂群算法提出了一种求解二层线性规划问题的交互式人工蜂群算法,即将求解二层规划问题转化为交互求解下层单目标规划问题和上层单目标规划问题。数值试验表明,该算法能够在较短的时间内得到问题的近似最优解,说明该算法是一种求解二层线性规划问题的有效方法。     

基于Memetic算法的多模式约束项目调度问题研究

为解决多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP),在建立数学模型基础上,提出一种改进的Memetic算法对模型进行求解.该算法利用遗传算法进行全局搜索,采用针对活动执行模式的整数编码方式,基因的值表示活动的优先权和执行模式,每条染色体对应一个满足资源约束的项目调度方案,种群在交叉和变异后采用模拟退火算法进行局部优化.实例仿真结果表明了该算法的有效性和高效性.     

改进蚁群算法在配电网规划中的应用

电网优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在计算速度和收敛性问题.为解决这个问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子ρ来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络优化规划过程中得到全局最优解的概率和收敛速度.算例分析结果表明:规划结果符合实际,并在相同参数下,改进蚁群算法的迭代次数减少约一半,充分验证了该方法的实效性.     

无约束优化问题的差分进化算法求解

许多复杂的无约束优化问题不存在多项式时间复杂度的求解算法,为一类NP-难的问题。基于差分进化算法具有全局优化性能好,结构简单和易于实现的特点,提出了求解无约束优化问题的差分进化算法。数值试验结果验证该算法是可行有效的。     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点，该问题属于NP难题，较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了一种免疫克隆算法来求解该问题，并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明，免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解，克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

求解对称非线性方程组的 MPRP型Derivative-Free算法

通过将对称非线性方程组转化为等价的无约束优化问题,并借助求解无约束优化问题的共轭梯度法的思想, 提出了一种用于求解对称非线性方程组的MPRP型Derivative-Free算法.该算法保留了共轭梯度法存储量少的优 点,适用于求解大规模的对称非线性方程组.同时,该算法始终能产生下降方向,并且在适当的条件下具有全局收 敛性.数值试验结果表明该算法是求解对称非线性方程组的一种有效算法.     

车种代用情况下的空车调配优化模型及其求解

针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调配数学模型,并用蚁群算法求解该模型。仿真结果表明,使用蚁群算法求解车种代用下的空车调配模型具有得到最优解的比率高、平均解相对误差低、最优解的收敛速度较快等优点,能很好地解决空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题。     

基于改进蚁群算法的农业运输车辆路径优化研究

针对农产品在运输过程中运输时间长易变质等问题,合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在基本蚁群算法的基础上,提出适合求解路径规划的改进型算法,同时提出了自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。仿真试验结果验证了改进型算法的可行性和高效性,从而达到运输车辆路径优化的目的,为提高农产品的运输效率、降低成本、提高收益提供了理论依据。     

求解全局优化问题的两阶段模式搜索算法

将Matlab中全局优化工具箱中的模式搜索求解器与割峰函数结合,提出一个两阶段模式搜索算法。首先通过模式搜索求解器求解包含多个极小值的优化问题,返回结果后,在当前迭代点处定义割峰函数,继而采用模式搜索求解器进一步极小化辅助函数寻找比当前结果更好的下降点。该算法简单易行,数值结果表明新算法提高了模式搜索求解器获得全局解的效率。     

基于遗传算法的乡级土地利用规划空间布局方案研究

针对乡级土地利用规划中如何将确定的土地利用数量结构方案优化配置到具体的地域空间,以及常规的精确算法求解每次只能产生一个空间布局方案的问题,提出了辅助产生可供选择的乡级土地利用规划空间布局方案的遗传算法。首先根据目标规划原理建立了乡级土地利用规划空间布局问题的数学模型,以最大化布局方案的综合指数及最大化布局方案中每类用地在空间布局上的紧凑度作为目标函数;其次针对该数学模型多目标、非线性的特点,提出了基于遗传算法的求解方法,主要包括编码方法确定、种群初始化、适应度的计算及遗传操作等过程。利用该方法,在北京市平谷区王辛庄镇的土地利用规划空间布局中,得到了多种规划方案,结果表明,遗传算法是一种辅助乡级土地利用规划的有效优化方法。     

Genetic compatibility affects queen and worker caste determination

The development of queen and worker phenotypes in ants has been believed to be largely determined from environmental effects. We provide evidence that the production of discrete phenotypes is also influenced by genetic interaction effects. During the development of eggs into adults, some patrilines among offspring of multiply mated Pogonomyrmex rugosus ant queens became more common in workers while others became overrepresented in queens. Controlled crosses showed that these changes stem from some parental genome combinations being compatible for producing one phenotype but less compatible for the other. Genetic interaction effects on caste may be maintained over evolutionary time because the fitness of an allele depends on its genetic background.     

应用间断有限元方法求解一维对流占优土壤水流问题

在某些特定条件下,Richards方程的解在时空上呈现陡峭的锋面。为能有效地模拟具有对流占优特性的非饱和多孔介质中的水流问题,推广一种内部惩罚间断有限元(Interior penalty discontinuous Galerkin,IPDG)方法应用于一维非饱和土壤水入渗问题的模拟。针对具有van Genuchten-Mualem模型和Dirichlet入渗边界条件的Richards方程,分别采用间断有限元法和标准有限元方法求解。借助于相对L2模和相对最大模误差进行讨论。几种不同质地的均质土壤水入渗的数值算例结果表明:相比标准有限元方法,间断有限元方法在选取的4种不同网格剖分单元结点上能够有效地模拟非饱和对流占优土壤水流问题,并且能够获得准确的全局质量守恒。     

苹果采摘机械手的逆运动学求解研究

为了提高苹果采摘机械手的采摘成品率,保证采摘后苹果质量,提出一种引入采摘综合因素的苹果采摘机械手的逆运动学求解方法。首先,采用Denavit Hartenberg模型对苹果采摘机械手进行建模,并将逆运动学求解问题转化为规划问题,其中,目标函数为所求得逆运动学参数对应的机械手末端中心坐标与待求坐标欧式距离。然后,在遗传算法选择、交叉、变异算子进行全局搜索的基础上,结合非线性规划对目标函数进行局部搜索。最后,借助随机森林算法将逆运动学求解结果分为3个姿势等级。试验表明,非线性遗传算法在苹果采摘机械手的逆运动学求解上相比遗传算法精度提高了8～25 mm,随机森林算法可以很好地对其求逆结果进行优化,从而提高苹果采摘成品率。     

物流系统中运输方式的选择

采用权重系数变换法将运输方式多目标选择优化问题转化为单目标优化问题,提出了以时间、费用整体综合效益最优来完成运输任务的运输方式选择模型;并结合改进的遗传算法分析了模型的求解过程.通过合理的编码方法和遗传算子,能够方便、快速地进行计算,有助于物流运输者选择经济、合理的运输方式.     

一类耗散非线性波动方程初边值问题整体解的存在与非存在性

本文考虑一类耗散非线性波动方程的初边值问题。用半(?)方法和先验估计论证了该问题小初值下在时间大范围的可解性、唯一性;并用凸性方法证明了(?)当条件下该问题的解在有限时间内发生爆破现象。     

王台数量对蜂王外部形态和质量的影响研究

为了探讨王台数量对育出蜂王的影响,利用复式移虫法培育出两批蜂王进行蜂王外部形态和质量的研究。结果表明:王台数量在一定范围内对蜂王的外部形态和质量没有显著影响。     

交互式偏好满意优化在渔船技术经济论证中的应用

针对在玻璃钢渔船技术经济论证中多目标优化的权重设计问题,提出一种交互式偏好权重的遗传算法,使决策者能够在多衡准满意优化中的当前群体中,将对于个体的偏好转换为对于权重数值的偏好关系,利用它们重新构造适应度函数,并作为在Pareto遗传算法的偏好优化方向。通过多次的进化后,决策者能够获取最满意的优化解。该方法避免了传统多目标船型论证中需要事先确定优化目标的权重且才能进行综合评判的缺陷,经玻璃钢渔船经济技术论证的计算实例论证,该方法是可行且有效的。     

Nutritional control of reproductive status in honeybees via DNA methylation

Fertile queens and sterile workers are alternative forms of the adult female honeybee that develop from genetically identical larvae following differential feeding with royal jelly. We show that silencing the expression of DNA methyltransferase Dnmt3, a key driver of epigenetic global reprogramming, in newly hatched larvae led to a royal jelly-like effect on the larval developmental trajectory; the majority of Dnmt3 small interfering RNA-treated individuals emerged as queens with fully developed ovaries. Our results suggest that DNA methylation in Apis is used for storing epigenetic information, that the use of that information can be differentially altered by nutritional input, and that the flexibility of epigenetic modifications underpins, profound shifts in developmental fates, with massive implications for reproductive and behavioral status.     

Optimal control of nitrate in lettuce by a hybrid approach: differential evolution and adjustable control weight gradient algorithms

Since high concentration levels of nitrate in lettuce and other leafy vegetables are undesirable, cultivation of lettuce according to specified governmental regulations is currently an important issue. Therefore, methods are sought in order to produce a lettuce crop that allow maximization of the profits of the grower while at the same time insuring the quality of the crops. Using a two-state dynamic lettuce model that predicts the amount of nitrate at harvest time, an optimal control problem with terminal constraints is formulated. The situation considered may be relevant in a plant factory where a fixed head weight should be reached in fixed time while minimizing light input. First, optimal trajectories of light, CO₂ and temperature are calculated using the adjustable control weight (ACW) gradient method. Subsequently, novel, efficient and modified differential evolution (DE) algorithms are used to obtain an approximate solution to the same optimal control problem. While the gradient method yields a more accurate result, the optimum may be local. In order to exploit the salient characteristics of a DE algorithm as a global direct search method, a hybrid-combined approach is proposed. An approximate solution obtained with a DE algorithm is used to initialize the ACW gradient method. Although local minima did not seem to occur in this particular case, the results show the feasibility of this approach.