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：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：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：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：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：针对当前社会网络理论中静态结构主义的研究局限，本文基于过程的观点，将知识转移分为转移对象的搜索与对转移条件的判断两个过程，并从社会资本的三个分析维度建立了个体在知识转移过程中的行为模型，并基于此行为模型设计仿真实验，考察了涌现出来的咨询网络的结构特征，以及群体绩效的变化。实验结果表明，群体绩效与关系衰减系数以及成员的认知阈值正相关，咨询网络的集聚系数与衰减函数负相关，与成员的认知阈值正相关。研究结论将为交互式记忆系统及组织中know—who知识对群体绩效的影响提供有益的参考。

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：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：为加快我省注册会计师行业发展,引导和推动会计师事务所拓展咨询服务功能,推进会计师事务所提升服务经济社会发展能力,山东省财政厅于2010年10月27日在济南召