多无人机系统协同多任务分配模型与仿真

针对多约束条件下的多无人机系统协同多任务分配问题(CMTAP),提出了利用多约束条件下的多车场车辆路径问题(MDVRPMC)对协同多任务分配问题进行建模,在设计基于Pareto最优的遗传模拟退火算法的基础上,对存在任务点动态时间窗口约束、任务类型约束、无人机任务能力约束等条件下的协同多任务分配问题进行了求解.实例仿真表...     

基于遗传粒子群算法的模拟电路测试点选择

针对模拟电路测试点选择的特点,提出利用遗传粒子群算法与整数编码故障字典相结合的方法进行测试点选择。首先根据各测试点的数据建立整数编码故障字典,然后利用遗传粒子群算法选取最优测试点。将该方法应用于实际模拟滤波器的测试点选择,结果表明：利用该方法很容易求出模拟电路的全局最优测试点。     

冰山一角:遗传标记

一项发表在英国《自然》杂志上的国际性研究,就人的个体在生理和心理上的独特性进行了探讨.其结果表明,人类个体之间遗传上的差异,比以往认为的要大得多.     

PID Controller Optimization by GA and Its Performances on the Electro-hydraulic Servo Control System

A proportional integral derivative （PID） controller is designed and attached to electro-hydraulic servo actuator system （EHSAS） to control the angular position of the rotary actuator which control the movable surface of space vehicles. The PID gain parameters are optimized by the genetic algorithm （GA）. The controller is verified on the new state-space model of servo-valves attached to the physical rotary actuator by SIMULINK program. The controller and the state-space model are verified experimentally. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the PID controller adaptive by GA to control the angular position of the rotary actuator as compared with the classical PID controller and the compensator controller.     

鲁西黄牛肉用品系核心群育种方案遗传和经济评估

针对鲁西黄牛肉用品系现行的核心群育种方案,以育种最大投资回报率为评估标准,通过活体质量、繁殖、日增质量和胴体性状测定记录作为选择信息,根据使用不同可利用记录作为不同选种的标准设定了4种选择方案(方案1:活体质量信息+日增质量信息;方案2:活体质量信息+繁殖信息;方案3:方案1+方案2;方案4:方案3+胴体性状信息),并采用确定性模型评估了4种选择方案的遗传进展和育种效益.结果表明,4种选择方案的年综合育种进展分别为21.87、34.08、38.09和54.86元;育种效益为147.39、204.44、241.83和309.05元;投入产出比为1∶ 3.78、1∶ 4.60、1∶ 5.14和1∶ 5.77;平均世代间隔均为5.53年.以上数据表明,随着可利用信息在选择标准中的变化,遗传进展和育种效益也随之变化,选择方案4可获得较好的育种效果,所以,在现行育种方案中,采用方案4可获得理想的育种效果.     

等再入航程返回轨道模糊混合优化设计

为了消除采用梯度迭代求解算法求解再入弹道优化问题时对初始值的依赖，减小遗传算法对种群数量和迭代次数的需求，采用模糊思想设计了改进的稳态遗传-序列二次规划(GA-SQP)混合求解算法。针对等再入航程返回轨道设计问题，提出了初始种群的基因检测方法、基于模糊隶属度的评分函数建立方法和搜索过程中劣质基因的评分方法，考虑了过载超限时间约束、倾侧角翻转最大角速度限制等实际约束，给出了序列二次规划求解过程中再入点在瞄准点之后和制动时长过短的特殊情况下约束的处理方法。采用改进的稳态GA-SQP混合求解算法，可以实现近地轨道变高度返回的情况下等再入航程返回轨道设计。改进的稳态GA-SQP混合求解算法不依赖于初始值，种群数量较小，与未改进的遗传-序列二次规划算法相比迭代次数减少34.7%,计算速度和计算精度均达到工程适用程度。