大多数的动植物都是有性繁殖的。由于产生雌雄配子的来源和交配的方式 的不同,其后代表现的遗传动态显然也有所不同。我们现在来谈一下,根据雌 雄配子的遗传组成来谈自交、杂交、回交后代的遗传效应及其理论解释

针对标准遗传算法在求解车间作业调度问题中易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于领域知识的动态双种群遗传算法.由于最优调度必定是活动调度,算法利用活动调度技术来进行空间缩减;两个子种群分别采用正、逆序调度策略来提高种群的多样性.算法采用一种新的染色体编码来表示活动调度方案,并给出了相应子种群的初始化策略、遗传操作,以及子种群之间的交叉方式.Benchmark算例的仿真实验与分析表明,该算法在计算时间和求解质量上均具有较好的效果

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题．由于调度问题中绝大多数属于NP-难类问题，不存在有效的最优求解算法．针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题，设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率．通过数值实验，嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好，说明在实际生产中，此算法具有强大的发展前途．

遗传学的深入研究,不仅直接关系到遗传学本身的发展; 而且在理论上对于探索生命的本质和生物的进化,对于推动整 个生物科学和有关科学的发展都有着巨大的作用

针对复杂的动态系统,提出了一种基于遗传算法的模糊模型辨识方法,给出了学习模糊规则的新算法,探讨模糊推理方法和遗传学习算法用于非线性系统建模的问题.仿真结果证明了该算法的有效性

一、无丝分裂 二、 细胞周期及细胞周期时间的测定 三、有丝分裂及有丝分裂的异常 四、 减数分裂 五、 有性生殖时期的染色体

首先建立了两流薄板坯连铸连轧流程生产调度规则库.然后根据该生产流程的特点,提出了遗传算法新的编码、交叉、变异操作及改良的概念,并在遗传算法的初始种群建立和改良过程中引入调度规则.在此基础上,利用调度规则和遗传算法相结合的混合遗传算法建立了两流薄板坯连铸连轧流程生产调度系统.该调度系统可以较好地解决两流薄板坯连铸连轧流程的动态调度问题,进一步优化生产组织

第一节 生命的开始与遗传基因 第二节 胎儿的发育与先天素质 第二节 儿童身体、脑和神经系统的发展 第三节 儿童动作的发展

蛋白质和核酸是生命现象的物质基础,是参与生物体内各种生物变化最重要的组分。蛋 白质存在于一切细胞中,它们是构成人体和动植物的基本材料,肌肉、毛发、皮肤、指甲、 血清、血红蛋白、神经、激素、酶等都是由不同蛋白质组成的。蛋白质在有机体中承担不同 的生理功能,它们供给肌体营养、输送氧气、防御疾病、控制代谢过程、传递遗传信息、负 责机械运动等。核酸分子携带着遗传信息,在生物的个体发育、生长、繁殖和遗传变异等生 命过程中起着极为重要的作用

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性