论文研究改进的遗传规划研究.pdf

以调度完成时间最短为目标，对多种类型车辆从多个仓库点运载多种物资到多个灾害点的问题进行了数学描述，建立了相应的数学模型。采用标准遗传算法对基于模型的算例进行求解，针对标准遗传算法求解存在的早熟收敛、一

对遗传算法编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性、欺骗问题等理论在国内外的研究现状进行了系统的研究，并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论；最后，通过对近几年研究文献的统计分析，探讨了遗

将改进粒子群优化算法应用于三维空间路径规划。首先给出三维空间建模方法，其次通过在迭代过程中对算法惯性系数[w]分段设置和对粒子位置进行随机扰动的方式来改进粒子群优化算法，然后对路径陷入障碍物的处理方式

通过基因表达数据发现与特定疾病相关的基因表达规则，对于疾病辅助诊断有重要意义。针对现有关联规则兴趣度度量的不足，提出了基于最大间隔的基因表达规则筛选策略。该筛选策略综合考虑了基因表达规则与同类及异类样

基于遗传的PAM，万广通，王行风，随着数据的日益剧增，如何从这些数据中获取隐藏的有用信息，使其更好的为人类服务成为当下的研究热点，因而数据挖掘越来越被人们

智能交通中的路径诱导系统能够极大地提高人们的出行效率与出行体验。经典A*算法只注重搜索精度而忽略了搜索效率，在城市道路网络分层的基础上，对高层道路使用的A*算法进行了改进，对于道路网络中的不同节点，设

针对调强放射治疗中基于等效均匀剂量线性目标函数的物理生物混合准则模型的不足，利用正则化理论构造了最大函数的平滑和凸正则化函数，改进了基于等效均匀剂量线性目标函数的混合准则放疗规划模型，解决了原模型限制

增量式动态概率规划的研究，周俊萍，殷茜，提出了增量式动态概率规划的模型，将随机概率规划问题转为马尔科夫决策过程（MDP）模型，同时结合启发式搜索算法，采用启发值的迭

遗传算法在非线性规划中的应用，袁健，张文霞，针对非线性规划中优化算法存在求解计算量大的困难，提出一种利用遗传算法启发式算法来解决非线性规划的方法。对比表明，遗传算法

介绍了一种用遗传规划这种新的搜索优化技术解决经典异或问题的新途径。遗传规划实质是使用广义的计算机程序来描述问题,并且可以根据环境状况动态改变计算机程序的结构。根据遗传规划特征,引入两种思路、三种方法对