遗传编程

对遗传编程这一进化计算方法的新分支进行了系统阐述。首先介绍了遗传编程的发展背景及其生物学基础 ;接着具体叙述遗传编程的基本工作原理 ,即个体表示方法、预备工作、个体生成及基本操作等 ;然后归纳了这种自动编程系统的属性及该方法的特点。另外还描述了遗传编程系统运行中的一些现象 ,并对相关理论进行了叙述和讨论 ,最后介绍了该领域的发展方向     

应用遗传算法的DSS模型设计研究

在DSS模型设计中，采用遗传程序设计可以更灵活地处理遗传算法中的表示问题。本文通过讨论遗传算法的特性，DSS模型库的特点而研究了DSS模型遗传程序设计的方法。     

一种基于理性遗传算法(RGA)的协调运动行为合成算法

协调运动行为的合成是实现多机器人系统协调运动的关键.本文针对特定环境下的 多机器人协调运动问题,基于调速避碰的思想,借助CMAC神经网络,来描述各机器人的运动行 为与环境状态之间复杂的、非线性映射关系,利用理性遗传算法来合成与优化各机器人的运 动行为,从而实现多机器人已知环境下,运动行为的相互协调与优化.文章讨论了规划算法的 鲁棒性、完备性及时间复杂度.     

农杆菌介导的优良玉米自交系遗传转化体系的建立

以杂交育种中广泛使用的优良玉米自交系340,4112为材料，用带有质粒pGBIL04(actin.Bt.35S.bar)的根癌农杆菌LBA4404转化其幼胚及其初始愈伤组织，经PPT抗性筛选后分化再生植株，PCR分子检测初步证明Bt基因已整合到再生植株基因组中，转化率为1.68%-4.44%。本实验利用转化受体的抗性筛选频率对转化体系进行了优化，结果表明：比较适宜的感染液浓度为OD600=0.5；预培养有利于幼胚转化，预培养时间以刚刚诱导出新鲜稳定的初始愈伤为宜。适当降低共培养温度到22℃可以提高农杆菌介导的玉米遗传转化的筛选频率和PCR阳性率。     

随机仿真优化的一类遗传序优化框架

针对仿真优化问题存在随机性，计算费时，航空间距大，多极小等难点，结合遗传算法的并行遗传搜索，最优计算量分配以及优化的目标致化和序比较思想提出一类遗传序优化框架，进而讨论了该方法的收敛性和具体实施问题，最后指出了进一步的研究内容。     

广义优越扩张

首先引入了环Ｒ的广义优越扩张的概念。在Ｓ是环Ｒ的广义优越扩张的条件下得到了（ｉ）Ｓ－模Ｍｓ与模ＭＲ的相互关系，（ｉｉ）环Ｒ与环Ｓ的相互关系。     

T平模与T正则环

引入了Ｇ一纯正合列的概念，定义了Ｇ一纯子模，并由此给出了Ｔ平模与Ｔ正则环的几个等价条件。最后，讨论了Ｔ正则环与广义Ｖ环的关系。     

基于模糊与遗传优化PID的电动助力转向系统的设计与实现

针对电动助力转向(EPS)系统设计时路感不清晰合理的问题,提出了一种基于模糊推理的电动助力转向目标电流的确定方法;针对传统PID控制参数难整定的问题,设计了一种基于遗传优化PID的控制算法,快速跟随目标电流的变化,达到控制电机输出转矩的目的。为了缩短研发周期和降低成本,基于dSPACE,搭建了EPS半实物仿真实验平台并进行实验测试研究。结果表明,基于模糊方法确定的目标电流,路感清晰合理,满足低速轻便性和高速稳定性,遗传优化的PID控制器响应速度快,超调量小于5%,实现了的良好的助力效果。     

基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

随着分布式电源（distributed generation，DG）受到广泛的关注与研究，分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性，以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗费用、燃料费用、污染赔偿费用、环保补贴综合最小作为目标函数，同时加入电压、功率等约束条件，建立了DG的选址定容模型。根据遗传、蚁群算法各自的优劣势，提出了运用遗传-蚁群复合算法求解该优化模型。最后以改进的IEEE-33节点配电网作为算例，验证了所提模型的合理性及算法的有效性。     

解空间种群均匀化自适应遗传算法的应用

提出了一种新型解空间种群均匀的自适应遗传算法，并采用随机方法对初始种群加以改进，使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中，引入自适应算法，使交叉的变异算子具有自适应性；将自适应调节机制引入适应值函数中，使适应值函数同样具有自适应性.为证实所提出的改进遗传算法的可行性和有效性，对几种典型的多峰值函数进行了寻优测试.优化测试结果与解析解及标准遗传算法优化结果相对比，证明改进遗传算法的全局搜索能力和收敛性都远优于标准遗传算法.