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：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：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：在ICF驱动器中大量使用大口径光学元件，由于材料及加工等原因在元件表面和内部常会出现划痕、麻点、气泡、包裹体等，这些疵病的存在会导致能量损失、光束质量变坏，甚至导致光学元件损伤。对光学元件的疵病进行检测有利于掌握光学元件加工质量，有效控制光学元件使用，并有利于提升驱动器整体性能。另外，驱动器运行维护过程中还需要随时了解和掌握光学元件的损伤状态和污染情况，本课题研究的疵病检测方法适用于对光学元件进行非接触式在线监测。