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．

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点

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

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

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

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

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

通过重熔和施加脉冲电流，研究了过共晶Fe-C-B合金凝固组织中初生Fe2B的遗传性和消除方法.当不施加电脉冲时，重熔难以有效消除过共晶Fe-C-B合金初生Fe2B的凝固遗传性.重熔温度较低时施加电脉冲影响凝固组织中初生Fe2B的空间分布但不改变其长杆状形态.提高重熔温度并施加电脉冲能消除凝固组织遗传的影响，使Fe2B由长杆状转变为颗粒状，并明显减少Fe2B的析出

第一节 孟德尔与 “基因” 思想 第二节 遗传的染色体基础 第三节 遗传的分子基础 第四节 基因的结构与表达调控 第五节 突变与遗传疾病 第六节 基因工程 第七节 人类基因组计划

广东海洋大学：生物技术系《细胞遗传与染色体工程》课程教学大纲