遗传算法与蚂蚁算法的融合

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低．蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢，算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补，仿真表明取得了非常好的效果。  

云计算研究进展综述

对现有的云计算系统进行分析和总结，以期为下一步的研究指明方向。采用文献分析方法简述了云计算的定义、特点和基本结构，介绍了实现云计算的各项相关技术的研究现状,包括虚拟化技术、Web服务技术、编程模型，对已有的几个较有代表性的云计算系统进行了介绍并指出了当前云计算系统亟待解决的问题与下一步的研究方向，可为云计算相关研究提供参考。  

遗传算法理论研究综述

针对遗传算法在理论研究方面存在的不足，系统地讨论了遗传算法理论研究的主要内容和方法，包括模式定理、编码策略、Ｍａｒｋｏｖ链与全局收敛性、维数分析、ＢＧＡ理论、可分离函数、Ｗａｌｓｈ与傅立叶函数分析及二次动力系统等，介绍了Ｎｏ Ｆｒｅｅ Ｌｕｎｃｈ定理，并指出相关的研究方向。  

RBF神经网络的递阶遗传训练新方法

针对RBF网络的特点，提出一种递阶遗传算法，不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度)，而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。  

浅谈MATLAB在化工计算中的应用

ＭＡＴＬＡＢ是Ｍａｔｈｗｏｒｋｓ公司推出的适用于科学和工程计算的数学软件系统，可高效地解决数值线性代数、微分方程数值解、数值逼近、最优化、数值积分等科学和工程问题，且具有数值稳定性好，使用方便等特点本文对化工中的４个典型计算为例，讨论了ＭＡＴＬＡＢ在化工计算中的应用。  

人工神经网络及其在化学领域中的应用

简化了人工神经网络的定义及分类，着重介绍了ＡＮＮ中一种较经典的网络模型－ＢＰ网络模型的网络结构和学习原理，总结了ＡＮＮ在化学领域中的应用，包括谱图分析，药物分子等。同时讨论了在使用ＡＮＮ方法时应注意的几个问题，如隐层节点数目的确定等。  

基于实数编码的遗传算法的收敛性研究

用基于实数（浮点）编码的遗传算法（FGA）求解连续参数优化问题是遗传算法的重要应用领域，但一直缺少其完整的收敛性结果。分析了在绝大多数实际应用中使用的FGA的收敛性问题，在采用最优个体保留策略的前提下得到了保证收敛性的一般条件，并以之检验了采用常用的变异与交叉算子时FGA的收敛性。这些结论不仅给出了有用的收敛性结果，而且对进一步认识算子的本质，指导自适应变异算子的设计等都提供了帮助。同时所用的方法和结论也适用于进化规划和进化策略的收敛性问题。  

无线自组传感器网络

传感器技术正向着智能化、网络化的方向发展,无线自组传感器网络正是适应这种需求而出现的,它集传感器技术、微机电技术和网络通讯技术于一身,具有信息采集、处理和传输等技术.无线自组传感器网络在军事、工业、医疗、交通和民用等诸多方面潜在的巨大应用价值,引起了军事部门和工业界的广泛关注.本文以综述的形式介绍了无线自组传感器网络的特点和结构形式,对其广泛的应用前景做了描述,同时,对于目前国外在此方向的研究动态和研究方向作了介绍.希望本文的发表能引起国内同行对这个新兴领域的重视,争取早日将无线自组传感器网络的研究成果投入到应用领域.  

基于遗传算法求解约束优化问题的一种算法

在用遗传算法求解约束优化问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键.通过考虑遗传算法和约束优化问题的某些特点,提出将直接比较方法和在进化群体中自适应地保持不可行解比例的策略相结合来处理约束条件的一种新方法,并将该方法结合到通用的遗传算法中.数值实验显示了这种方法的有效性.  

基于NURBS的散乱数据点自由曲面重构

针对散乱数据点，首先提出基于曲率测度的大规模散乱数据点自适应压缩方法。在此基础上，提出先压缩后重构的基于ＮＵＢＲＳ的曲面重构策略。该方法可在保持原数据点集基本特征的前提下，将散乱散数据点压缩到ＮＵＲＢＳ曲面重构要求的规模，从而实现了大规模散乱数据点的精确曲面重构。