简介：为便于进行数据分析，首先将教据中的位点信息由原来字母编码方式转换为数值编码的方式．根据位点的编码信息和患病信息，采用Logistic回归的方法，找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位，最．同时采用显著性检验进一步对建立的模型进行检验，证明了建立结果的合理性。此外，通过主成分分析，从原有的300个主成分中取出了225个主成分尽可能多地反映原来基因变量的信息。再通过主成分Logistic回归分析找出与疾病最有可能相关的一个或几个基因。最后，采用典型相关分析找出与相关性状有关联的基因位点。

简介：本文在文献[2]的基础上研究了另一类遗传环境下的两性分支过程（其中配对单元类型多于一种且有一种类型的配对单元数仅由雌性数嚼决定）并得到了有关它们灭绝概率的一些结果。

简介：提出了一种免疫遗传算法(MOGA)用来解决多目标优化问题。在该算法(MOGA)中,使用了高斯变异算子,提高了收敛速度;创建了记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解。此算法与NSGAⅡ算法进行模拟实验结果进行对比,通过比较发现,该算法无论是在个体的多样性还是收敛性上都要比NSGAⅡ算法好,表明免疫遗传算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。

简介：本文基于多目标规划理论和数据拟合法，提出了一种求解多目标规划的新方法，实现了决策者与系统的信息交通及对规划过程的参与。

简介：摘要建设环境工程的过程中，应该合理协调环境工程与经济社会的关系，环境工程施工企业应该坚持可持续发展的路线，施工中的难点和重点部位，必须采取有效措施，以防施工质量不合格现象出来。该文分析和研究环境工程中环评工作的作用和地位。

简介：随着项目活动进入“大尺度”时代，复杂性成为现代化项目组合管理中的突出问题。在项目组合决策系统复杂性分析基础上，提出了交互耦合网络视角下的项目组合决策系统表征方法；借鉴非线性动力学建模方法构建项目组合决策系统复杂动力网络模型，结合模型的稳定解和稳定条件将项目组合决策系统划分为竞争型、共生型、强依存型和弱依存型，并通过数值仿真方法对系统的稳定域、分岔和混沌进行分析。研究表明，项目组合决策系统的复杂性和稳定性依赖于系统内交互关系作用，改善协作关系，避免过分竞争，以系统整体为先优化配置有利于项目组合目标实现。

简介：针对下层为线性规划的非线性双层规划问题，提出了一种基于下层对偶理论的遗传算法。首先利用下层对偶问题可行域的极点对上层变量的取值域进行划分，使得每一个划分区域对应一个极点。根据原一对偶问题最优解的关系，确定每个划分区域对应的下层最优解。其次利用罚函数方法处理了上层约束，设计了一个依赖于种群变化的动态罚因子。对20个测试问题的数值结果表明，所提出的算法是可行有效的。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。

简介：应用改进的遗传算法进行测量数据的最小二乘估计。以模拟静电场实验为例,寻找出与测量数据相吻合的静电场电位分布公式。遗传算法不受模型具体表达式的限制,是参数优化的有力工具,具有描述简单、易于操作、使用灵活等优点,用遗传算法进行测量数据的处理可以获得较高的精度,是一种可靠的方法。

简介：作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题，本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上，将遗传算法和禁忌搜索法相结合，提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法，并用实例对该算法进行了仿真研究．结果表明，该算法有很好的收敛精度，是可行的，与传统的算法相比较，有明显的优越性．

简介：在聚合级分布交互仿真中，时间推进控制是一个核心内容。文中评论时间推进控制的假定条件，以及协调和并行的方法。

简介：在冲突分析图模型中,稳定性分析的均衡结果和决策者偏好信息之间存在一个动态反复的交互过程。为此,本文提出了基于GMCR的冲突分析动态交互理论,在偏好信息和均衡结果之间引入决策者的风险认知系统,以动态模拟冲突中决策者的风险认知、偏好信息与均衡解之间的交互关系。然后,构建了基于GMCR的双渠道供应链价格冲突动态交互模型,从冲突分析动态交互视角解释了价格战背后制造商和零售商的博弈行为,并有效预测了风险规避情况下双渠道供应链价格冲突的均衡结果,为供应链管理者提供了一套系统有效的冲突分析工具。

简介：本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力，提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法．与Pareto遗传算法相比．本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率，并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解．最后，理论与实践证明其有有效性．

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：遗传算法是一种高效的模拟生物进化过程的全局随机化搜索优化方法,它可直接得到所求解问题的全局最优解.针对方位保持仪,提出了一种分段参数设置与级间控制相结合的三级温控方案,并基于遗传算法对PID控制参数进行了优化整定.同时介绍了整个温控系统的软件实现.大量试验证明该控制策略接近最优,达到了战技指标要求.

简介：遗传系谱图的解答是高中生物学内容中比较难的一个知识点,其中考查的内容主要包括两个：一是遗传病的遗传方式判断,二是生患病或健康子女概率的计算.在遇到多对等位基因的时候,如果没有过硬的基本功,不掌握一定的解题技巧,解题难度较大.特别是判断遗传方式时易出错、计算概率过程中计算量大.很多学生往往在解答过程容易犯这样或者那样的错误,得分率非常的底,有些学生遇到这样的题目会选择放弃.

简介：摘要遗传算法是一种全局优化方法，适合解决具有离散变量的混合非线性规化问题。最优潮流是一类典型的非线性规划问题，在电力系统中求解最优潮流是一项基本而重要的工作。

简介：生态环境系统是一个复杂的有待于综合运用生物科学、环境科学、信息科学、数学科学与计算机科学深入研究的信息系统．而其中对生态系统宏观优化调控决策的研究已成为了近年来国内、外数学与生态学工作者深入探讨的一大课题．基于当前生态种群研究须向宏观与微观两极纵深发展、延伸以及数量种群生态学复杂系统建模的需要，本文通过对一类具有竞争机理局部稳定的两种相互作用生态种群模型保解析性及其宏观优化调控的讨论，进一步将生态环境系统的调控严谨化，给一类生态系统的动态分析与调控优化提供了很有价值的方法与手段．这不仅对于两种相互竞争和互惠互存的生态系统的建模与分析具有重要意义，而且对于更为复杂的生态环境系统的动态分析与宏观调控也具有较大的指导作用与应用价值．

简介：本文以单缝衍射实验为例,结合VB.net、Flash及Matlab三大软件研究开发了光学虚拟仿真实验平台,并实现了动态交互功能.不仅可以演示实验过程,同时可以得到量化的实验结果.激发了学生的兴趣,增强了课堂教学效果.

简介：