何必为进化绝望

许多人都是通过道金斯的《自私的基因》一书而了解到现代进化论的一些知识。这本书所持观点在学术界属于“基因选择主义”，即认为基因是自然选择的作用单位。这个学派是威廉斯和梅纳德·史密斯在20世纪70年代创立的，由于道金斯的普及才广为人知，并被称为“自私的基因”理论。尽管道金斯在书中一再说明“自私”的说法只是比喻，     

嗯，那可很难说……

这是一本充满神秘与奇迹的书．记载了医学实录与轶闻．从冰冷的铁质和鲜红的血液拉开序幕，进入循环不息的冰河期。     

人与猿的相同与不同（下）

基因作证：类人猿是人类的“近亲” 看过《猩球崛起》后，相信很多人的心里都会产生一种诡异的亲切感，因为类人猿太像人类了。的确，随着科学研究的深入，人与猿之间的区别已不像以往认为的那般遥远。 2005年8月31日，来自美国、以色列、德国、意大利和西班牙等国家20余个科研机构的67名科学家组成的“国际黑猩猩基因测序与分析联盟”宣布：经过近4年的努力，他们初步完成了黑猩猩基因组序列与人类基因组序列的比较工作。分析显示，黑猩猩和人类基因组的DNA序列相似度达到99％，即使考虑到DNA序列的插入或删除，     

新闻左右看

基因决定命运？ 最新研究指出，基因对我们性格的成形。具有比我们原本想象的更大的影响力。甚至会影响我们的自我控制、决策能力和社交能力。爱丁堡大学的心理学家在对超过800对双胞胎进行研究后发现，遗传因子对我们性格塑形的影响，比生长环境还来的重要。研究人员发现，基因会影响一个人建立明确的目标、与他人相处的模式，以及持续学习发展的能力。     

动态

据NASA网站8月8日报道,NASA人类研究项目（HRP）和美国国家航天生物医学研究所发出了一份研究提案征集请求,该研究项目旨在利用双胞胎航天员斯科特·凯利和马克·凯利相同的基因组成来研究空间飞行对人类的影响。     

用于多峰函数优化的改进跳跃基因遗传算法

跳跃基因是维持生物大脑神经细胞多样性的主要原因,因此在遗传算法中引入跳跃基因操作能够提高算法的全局搜索能力。然而,标准跳跃基因遗传算法的随机跳跃过程容易破坏较优性能染色体的基因。针对此问题,提出了一种改进跳跃基因遗传算法。在改进方案中,适应度越高的染色体上的跳跃基因,能以越高的概率朝性能比它差的染色体上跳跃,以提高进化速度。并且,在适应度函数中引入密度函数,以保持染色体的多样性。通过对经典多极值测试函数的寻优仿真表明,改进跳跃基因遗传算法能够更有效地提高遗传算法对复杂多峰函数最优解的求解速度与精度。     

谁能成为首批火星探险者？

第一次截人探索火星的任务将由4名～7名航天员组成，具有数学和科学天赋是对航天员的一个基本要求，同时还必须保证具备良好的身体和心理素质。除此之外，需要通过基因测试来排除候选者是否存在潜在的基因衰变。这些航天员必须敬业，而且获得世界著名大学的科学和工程学专业的毕业证书，另外还需掌握必备的多种技能。     

太空生物课

生物课，这门在高考中分值比例较低的课程，不像英语、数学、物理那样得到学校和学生们的重视。但是，生物学这门与生命现象密切相关的学科却一直是促进人类文明进步的主要力量。在20世纪，生命科学的迅猛发展，使人类数千年来的许多梦想逐一实现：优良植物的培育解决了人类吃饭的问题、转基因食品摆上了普通百姓的餐桌、基因方法已经开始挽救患者的生命、克隆技术的重大突破已复制出很多“克隆”动物——生命科学技术和应用的飞速发展逐渐超过了其他学科的发展。     

胚胎电子细胞中基因备份数目优选方法

分析现有胚胎电子细胞基因存储结构的基础上,考虑基因备份数目对自修复过程的影响,建立了可靠性模型;并根据存储结构的具体实现方式,建立了硬件消耗模型。以可靠性模型和硬件消耗模型为基础,通过分析可靠性、硬件消耗与基因备份数目间的关系,提出了一种基因备份数目优选方法。该方法根据目标电路的可靠性、硬件消耗设计要求,选择兼顾系统可靠性、硬件消耗的基因存储方式、基因备份数目及胚胎电子阵列规模,具有工程应用价值。通过某电路的基因备份数目的选择,对该方法进行了验证。      

A memetic algorithm for path planning of curvature-constrained UAVs performing surveillance of multiple ground targets

The problem of generating optimal paths for curvature-constrained unmanned aerial vehicles （UAVs） performing surveillance of multiple ground targets is addressed in this paper. UAVs are modeled as Dubins vehicles so that the constraints of UAVs＇ minimal turning radius can be taken into account. In view of the effective surveillance range of the sensors equipped on UAVs, the problem is formulated as a Dubins traveling salesman problem with neighborhood （DTSPN）. Considering its prohibitively high computational complexity, the Dubins paths in the sense of terminal heading relaxation are introduced to simplify the calculation of the Dubins distance, and a boundary-based encoding scheme is proposed to determine the visiting point of every target neighborhood. Then, an evolutionary algorithm is used to derive the optimal Dubins tour. To further enhance the quality of the solutions, a local search strategy based on approximate gradient is employed to improve the visiting points of target neighborhoods. Finally, by a minor modification to the individual encoding, the algorithm is easily extended to deal with other two more sophisticated DTSPN variants （multi-UAV scenario and multiple groups of targets scenario）. The performance of the algorithm is demonstrated through comparative experiments with other two state-of-the-art DTSPN algorithms identified in literature. Numerical simulations exhibit that the algorithm proposed in this paper can find high-quality solutions to the DTSPN with lower computational cost and produce significantly improved performance over the other algorithms.