基于记忆库拉马克进化算法的作业车间调度

多种群遗传算法相比遗传算法在性能上能够有所提高,但对具有较多局部最优解的作业车间调度问题,多种群遗传算法仍然难以改善易陷入局部最优解和局部搜索能力差的缺点.因此,提出了一种求解作业车间调度问题的新算法MGA-MBL(multi-population genetic algorithm based on memory-base and Lamarckian evolution for jobshop scheduling problem).MGA-MBL在多种群遗传算法的基础上通过引入记忆库策略,不但使子种群间的个体可以进行信息交换,而且有利于保持整个种群的多样性;通过构造基于拉马克进化机制的局部搜索算子来提高多种群遗传算法中子种群进化的局部搜索能力.由于MGA-MBL采用了全局寻优能力较强的模拟退火算法对记忆库中的个体进行优化,从而缓解了多种群遗传算法易陷入局部最优解的问题,并提高了算法求解作业车间调度问题的性能.对著名的benchmark数据进行测试,实验结果证实了MGA-MBL在求解作业车间调度问题上的有效性.

拉马克的归来—对达尔文主义的再审视

适应性突变(adaptive mutation)和表观遗传学(epigenetics)的新进展为拉马克主张的"获得性遗传"提供了越来越多的证据,暗示它在生物进化中所起的作用可能远比我们之前想象的要大的多。这虽然与新达尔文主义相左,但却在一定程度上符合经典达尔文主义:作为"自然选择"的重要补充,"获得性遗传"至少应视作一个辅助的机制而纳入"达尔文框架"中。这种建立在多元论基础上的进化观正是达尔文留给后人最重要的遗产。

运动适应的细胞学与人类学之辩——达尔文与拉马克之战

借鉴达尔文“自然选择”的思想和拉马克“用进废退”的自然法则,从细胞学和人类学视角思辩运动适应现象。结合分子遗传学研究,提出:现代社会的体育行为不会启动人类的遗传适应,不会对人类群体的遗传结构进行优化,但对个体体细胞的优化是完全可能的。运动适应不会体现在人类群体水平。

技术创新是拉马克式的吗?——一个二分法的观点

演化经济学中的主流观点认为技术创新和演化是拉马克式的而非新达尔文式的,具有明显的方向性和确定性。事实上,技术创新的随机性和确定性并行不悖。对于那些具有更纯粹性质的基础创新而言,它主要是新达尔文式的,具有很大的不确定性,难以预测。而对于技术创新的扩散及与此过程紧密相关的增量创新而言,它具有更多的拉马克性质,带有明显的确定性和方向性,能够预测。对于两种不同性质的技术创新需要不同的促进思路和措施,笼统地不假思索地在技术创新演化研究中高举拉马克主义旗帜是欠妥的。

从近视的普遍化看人类的拉马克式进化

这个世界戴眼镜的人越来越多。关于近视的机制,有很多的学说。但总体来看,近视是人类演化的方向。随着科学技术、生产力的发展,人类的劳作从粗狂向越来越精细的方向发展,需要长时间的近距离视物。同时,劳动的前期训练也即受教育的时间延长。近距离读书、工作,视物成像在视网膜后,需要调节后方能成像于视网膜上。调节方式有两种,即睫状肌收缩导致的晶状体屈光度加大调节和眼轴的加长调节。睫状肌收缩是短期行为,我们称之为调节;而眼轴的伸长为长期的调节方式,我们称之为适应。学界早已公认,近视可以遗传。如此看来,人类近视比例的增加,正是拉马克式演化。在本文中,我们通过对近视形成过程的分析,探讨达尔文和拉马克式进化理论的科学性。

是否要重新评价拉马克

定向突变是获得性遗传的基础,自从Luria和DeIbruck的波动试验否决了定向突变后,拉马克学说遭到摈弃.但Cairns认为,波动试验只是证实了随机突变——选择留存机制,并不能否定有定向突变存在.随后,已有大量实验证实,生物在进化过程中并不总是被动地承受选择,有时也会主动地改变自己的遗传结构以适应环境.如果确有这种情况,那么,对拉马克我们就应换一种角度观察了.

拉马克啉对内皮素-1诱导的大鼠血管平滑肌细胞增殖及蛋白激酶C表达的作用

目的:探讨拉马克啉(levcromakalim)对内皮素-1(ET-1)诱导的大鼠血管平滑肌细胞增殖及蛋白激酶C(protein kinase C,PKC)表达的影响。方法:体外培养Wistar大鼠主动脉血管平滑肌细胞(vascularsmooth muscle cell,VSMCs),用ET-1诱导其增殖,用不同浓度拉马克啉共培养,MTT法评价VSMCs增殖情况,3H-TdR检测DNA合成,流式细胞术检测VSMCs凋亡,逆转录聚合酶链式反应(RT-PCR),Western blot检测PKCαmRNA及蛋白表达。结果:拉马克啉对ET-1所致VSMCs增殖有显著抑制作用,随浓度增加,其MTT活性细胞含量和3H-TdR掺入量都明显减少(P<0.05);拉马克啉呈剂量依赖性地增加G0/G1期VSMCs(P<0.05),促使VSMCs凋亡增多(P<0.05);拉马克啉抑制VSMCs内PKCαmRNA及蛋白表达。结论:拉马克啉抑制ET-1诱导的VSMCs增殖作用,可能的机制是通过下调VSMCs内PKCα表达水平而影响VSMCs增殖和凋亡。

基于进化拉马克算法的复杂网络社区检测

将复杂网络社区检测转换为优化问题,并将拓展模块度密度作为目标函数,可从多种分辨率分析网络。基于社区检测的NP(non-deterministic polynomial)特点,提出了一种结合拉马克学习机制的进化算法,该算法有效利用了进化算法全局优化和拉马克学习局部搜索的优势。设计了适合问题求解的各种进化算子,比如采用直接编码方式,种群初始化中加入启发式信息、双向交叉、单点变异、拉马克学习等。结果表明,本算法可有效解决复杂网络社区检测问题,且结果更加准确。

拉马克啉对缺氧培养的肺动脉内皮及平滑肌细胞的影响及其机制探讨

目的 :探讨三磷酸腺苷 (ATP)敏感钾通道开放剂拉马克啉 (Lev)对缺氧条件下培养的肺动脉内皮(PAEC)及平滑肌细胞 (PASMC)的影响及其可能的作用机制。方法 :分析Lev对缺氧条件下培养的PAEC及PASMC的[Ca2 +]i、上清液中NO-2 及ET - 1水平、细胞内PKCα、eNOS、iNOS及PDGF -B的mRNA和蛋白质水平及PASMC增殖和凋亡的影响及其作用的细胞内机制。结果 :①Lev可降低缺氧时PASMC及PAEC上清液中ET - 1及细胞内PKCα、iNOS及PDGF -B的mRNA和蛋白质水平 ,可降低PASMC[Ca2 +]i,抑制PASMC增殖 ,促其凋亡 (P均 <0 0 5 ) ,而对PAEC [Ca2 +]i 及PASMC、PAEC上清液中NO-2 水平及细胞内eNOS的mRNA和蛋白质水平无明显影响 (P均 >0 0 5 )。②Lev下调缺氧时PASMC及PAEC上清液中ET - 1水平及PASMC增殖的机制涉及抑制缺氧时PKCα 信号通道的功能活性。结论 :Lev可减轻缺氧对PAEC及PASMC的某些不利影响 ,其作用的部分机制涉及下调缺氧时PAEC及PASMC内PKCα 信号通道的功能活性和降低PASMC的 [Ca2 +]i,而与eNOS -NO信号通道无关。

拉马克进化论探究

拉马克是提出系统的生物进化论的第一人,是达尔文的重要先驱,在进化论的发展进程中占有重要地位。对其理论的来源、证据及其基本观点做了分析,并探讨了它所产生的影响及不足。

基于拉马克进化的差分进化算法求解KPC问题

具有单连续变量的背包问题(knapsack problem with a single continuous variable,KPC)是标准0-1背包问题的自然推广,在KPC中背包容量不是固定的,因此其求解难度变大。针对现有差分进化(differential evolution,DE)算法在高维KPC实例上求解精度不够高的不足,提出基于拉马克进化的DE(Lamarckian evolution-based DE,LEDE)算法,将贪心修复优化算子产生的改进遗传给后代,以加快DE算法的收敛速度,提高DE算法在高维KPC实例上的求解精度。同时,在贪心修复优化算子中引入基于价值的贪心优化策略,用于优化使用基于价值密度的贪心修复策略生成的可行解,以帮助算法跳出局部最优。在40个KPC实例上对LEDE算法进行了实验分析,结果表明拉马克进化和基于价值的贪心优化策略能够提高LEDE算法的求精能力,LEDE算法在获得最优解和平均解方面均优于其他智能优化算法。

进化论的先驱拉马克——纪念《动物学哲学》发表210周年暨拉马克逝世190周年

拉马克是杰出的博物学家,本文对其在生物分类和生物进化等领域的重要贡献进行了概述.

布丰的《自然史》与拉马克的进化论

近代的进化论先驱 布丰（1707-1788）原名乔治·路易·勒克来克,是法国博物学家,自32岁（1739年）起担任巴黎植物园主任,从此几十年如一日,以植物园为基地研究自然历史,为人类贡献了宏篇巨著——共44卷的《自然史》（前36卷于布丰在世时完成,后8卷由他的学生于1804年整理出版）。布丰观察、研究大地、山脉、河川和海洋,探寻地表变迁的根源,指出地球的历史应比《圣经》上说的几千年要长得多。

拉马克月见草(Oenothera Lamarckinan Ser)营养器官解剖构造的研究 Ⅲ 根的初生结构和次生结构

本文对拉马克月见草根的初生结构和次生结构进行了研究。其初生结构为典型的草本双子叶植物根的初生结构;其次生结构具有木间韧皮部和复皮层等异常次生结构。为进一步开发利用月见草这一新油料植物资源和研究植物的异常结构提供了资料。

拉马克的科学研究历程

本文主要介绍拉马克在气象学、植物学、动物学、地质学和进化论等方面的研究及其简单历程。

论拉马克学说

拉马克(1744—1829)是创立科学进化论的第一人。在他以前,虽然有过不少的学者如布丰和伊拉思马斯·达尔文等提出了进化的观点,但是他们的意见一般是零碎的、微弱的、不成体系的。而拉马克是第一个提出完整的进化理论的人,他成为达尔文进化论的最重要的先驱。

基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法

引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法.该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式.仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法.将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果.

一首诗中隐藏的世界观——试析曼德尔施塔姆的《拉马克》

《拉马克》一诗可以说是曼德尔施塔姆玄妙诗歌的顶尖之作,充分体现了其诗学观点。揭示该诗中部分用语与柏格森、拉马克学说之间的联系,有助于我们认识曼德尔施塔姆的创作风格以及诗中隐含的世界观。

悲情的拉马克

第一个提出进化思想的人是法国博物学家拉马克,但他在进化论的发展史中处在一个重要而又尴尬的位置。拉马克将自己的理论汇集在一起,形成了一本长篇巨著——《动物学哲学》。他对进化的机制有着自己独特的见解,但是他的很多见解都是错误的。如果客观地对拉马克进行评价,他的学术成就并不比达尔文低。在当时的历史条件下,拉马克创造性地提出进化的思想,这除了要有特立独行的科学思维之外。