基于遗传算法的针灸处方寻优设计

几千年来针灸处方数据的积累,为现代医务工作者提供了丰富的针灸临床经验,但是,如何借鉴海量的针灸处方生成有价值、最优的针灸处方,则是现代针灸学致力于研究的重点。搜集了跨度几千年的大部分针灸处方数据,在对其进行结构化的基础上,利用遗传算法的思想对每一朝代单独聚类产生各自的适应度函数,然后再对各个朝代的适应度函数按其权重组合形成总的适应度函数,最终通过适应度函数取值的高低获得优化后的针灸处方。将算法用于开发针灸处方决策支持系统,经临床实践,其寻优结果具有较高的适用价值。     

用遗传算法解算病态方程

对应用遗传算法解决病态方程问题进行了探讨。利用拟合法而不是通过法方程求解参数，从而避免了法方程系数求逆，使病态方程的解答有了较好的结果。通过模拟计算并和其他方法进行比较，证明该方法是可行的和有效的。     

基于实数编码遗传算法的大气颗粒物源解析

实数编码遗传算法(RCGA)是在二进制编码遗传算法的基础上提出来的,它具有精度高、执行效率快等优点,非常适用于模型参数寻优.在采用化学质量平衡法(CMB)建立了源解析方程组的基础上,应用RCGA对方程组进行参数寻优,得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率.RCGA法与其它方法相比,解析结果具有更高准确性.     

数学模型与水源地勘探

地下水资源评价主要解决的问题是符合给定水质条件下的允许开采量。允许开采量的计算方法应在勘查前即行确定 ,并以此指导勘探 ;勘探所取得的资料可以修正、识别和检验数学模型 ,只有经过识别和检验的数学模型 ,方可进行模拟计算。     

遗传算法优化支持向量机在大坝变形预测中的应用

建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。     

基于决策到决策路径的遗传算法软件测试用例设计

测试用例生成优劣是软件测试自动化效率高低至关重要的一点,常用的随机测试用例自动生成方法虽然实现简单,但具有效率低、冗余大的缺点,而遗传算法适合于处理传统方法难以解决的非线性问题。为了提高测试效率、降低测试成本,通过分析测试用例自动生成和遗传算法的基本理论,在面向决策到决策路径的软件测试基础上,利用程序控制流图详细阐释了对基于遗传算法的测试用例自动生成技术的设计。通过与随机法自动用例生成进行试验对比,表明其效率至少是随机法10倍。     

稠油热采水岩反应数学模型的应用

稠油热采过程中，由于储层处于高温环境下，注入介质的储层中必将引起强烈的水岩作用，从而导致储层物质发生明显的物理化学变化。根据稠油热采水岩反应数学模型，文中模拟了稠油热采蒸气吞吐井吐出水的水岩反应。通过模拟结果，分析了稠油热采蒸气吞吐过程中ＰＨ值、组分浓度及各矿物的饱和指标随温度的变化特征。根据饱和指标曲线图分析，模型模拟结果同吐出水团体矿物颗粒电子探针分析结果基本吻合。另外，还对稠油热采水岩反应数学模型的可靠性和局限性作了分析与探讨。     

GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验

对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM（1，1）模型，分别用加速遗传算法（AGA）和最小二乘法（LSM）对模型参数求解。结果表明：对平稳变化数据序列，两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异；对变化幅度较大的非平稳数据序列，基于AGA的GM（1，1）模型的拟合优度和预测精度高于基于LSM的GM（1，1）模型的拟合优度和预测精度。     

基于多目标蚁狮优化算法的微震震源定位数学模型组合北大核心CSCD

通过多目标智能优化算法研究微震震源定位存在的模型组合合理性未阐明、易陷入局部最优解、定位结果波动性较大等问题。为解决这些问题,首先在到时差模型与到时差商模型基础上设计4个不同的微震震源定位数学模型,两两组合构建6个多目标优化定位模型;再设计3组基于不同台网形状(三维多面体、二维长方形、一维直线型)的微震震源正演仿真实验和1组工程数据验证实验,并引入多目标蚁狮优化(multi-objective ant lion optimization,MOALO)算法求解这些模型;最后采用多个统计指标评判各个模型组合定位效果的优劣。结果表明,数学模型组合(TDA-P1,TDQA)结合MOALO算法的多目标优化定位策略能够得到较高的微震震源定位精度,且模型稳健性较好,优于其他模型组合和传统多目标定位方法,在微震监测领域具有一定的应用价值。     

鲁奇管壳型合成塔合成燃料甲醇的数学模型

采用单速率模型建立了鲁奇（ｌｕｒｇｉ）管壳型合成塔合成燃料甲醇的数学模型，并对影响数学模型一些主要因素进行了模拟计算及讨论，得出了鲁奇管壳型合成塔适用于合成燃料甲醇的生产工艺条件。     

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基于交互多模型的组合导航观测异常影响控制

为了控制观测值异常对组合导航精度的影响,提出基于交互多模型的观测数据异常影响控制算法,即建立观测正常和异常的多模型集,各模型间通过马尔可夫模型进行切换,当观测值正常时,正常模型起作用;观测值异常时,故障模型起作用,从而可有效地抑制观测数据异常对滤波精度的影响。     

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