为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性

1、课程简介:《园林植物遗传学》是园林育种科学中一门十分重要的理论科学,直接探 索与园林植物育种有关的遗传基础知识。同时,它又是一门紧密联系生产实际的基础 科学,是指导园林植物育种工作的理论基础。 2、地位和任务:《园林植物遗传学》是园林育种科学中一门基础理论科学。它在园林系 的教学计划中是一门重要的专业基础课程,是为园林植物育种学打基础的课程

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

一、前言 二、数量性状的多基因遗传 三、多基因病的遗传

将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析.在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息.在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试.结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子

一、请详细解释以下名词(每个名词5分,共50分) 基因库(gene pool)遗传背景(genetic background) 粘粒(cosmid) 朊粒(prion) 卫星DN AA(satellite DNA)微卫星

一、今年是DNA双螺旋模型发表五十周年。请回答以下问题(20分): 1、在双链DNA分子中A+T+C是否等于A+CG+T?(4分) 2、DNA双链的两条链中是否含有相同的遗传信息?为什么?(4分)

1、伴性遗传与常染色体遗传有何差异? 2、近交的遗传效应是什么? 3、如何提高某个性状的选择反应? 4、遗传性疾病的遗传规律有哪些? 5、数量性状的一般特征有哪些?