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遗传算法及其在TSP中的应用 被引量:6
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作者 房育栋 郝建忠 +1 位作者 余英林 温玉汉 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1994年第3期124-127,共4页
本文详述遗传算法的起源、实现、及应用和存在的问题。遗传算法是仿自然界的自然选择法则设计的。算法源于一群随机基因组,通过一定的适应性判决消除适应性低的基因组,保留适应性中等的和高的基因组;并在高适应性的基因组中,随机进... 本文详述遗传算法的起源、实现、及应用和存在的问题。遗传算法是仿自然界的自然选择法则设计的。算法源于一群随机基因组,通过一定的适应性判决消除适应性低的基因组,保留适应性中等的和高的基因组;并在高适应性的基因组中,随机进行变异和组配,将基因组补足到恒定的数量,再进行适应性判决,一直到满足问题的要求。本文就此法做了中国旅行商题,实验效果非常满意,产生的结果比用Hopfield神经网络计算结果要好得多。 展开更多
关键词 tsp 遗传算法 基因组 神经网络
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通过调节种群适应度改善遗传编程的收敛特性
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作者 王东 吴湘滨 《电脑开发与应用》 2006年第9期38-39,42,共3页
根据遗传算法理论分析了遗传编程中种群适应度对算法收敛特性的影响,为改善遗传编程的算法收敛特性,提出了通过调节种群适应度进行改善的具体方法。以求证旅行商问题为例,通过统计性实验数据验证了改进后的算法较采用同样局部优化的常... 根据遗传算法理论分析了遗传编程中种群适应度对算法收敛特性的影响,为改善遗传编程的算法收敛特性,提出了通过调节种群适应度进行改善的具体方法。以求证旅行商问题为例,通过统计性实验数据验证了改进后的算法较采用同样局部优化的常规遗传算法具有更好的收敛速度和优化解,并对改进后算法的相关控制参数选择进行了实验分析。结论为改进算法使遗传编程运行期能获得更好的收剑性能,该方法与具体求解问题无关,适用于常规遗传编程。 展开更多
关键词 种群适应度 收敛特性 遗传编程 旅行商
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血浆组织蛋白酶S和血小板反应蛋白-1在感染性休克患者预后评估中的价值 被引量:3
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作者 顾立志 孙虹 严专 《热带医学杂志》 CAS 2019年第11期1413-1416,共4页
目的观察感染性休克患者血浆中组织蛋白酶S(cat S)和血小板反应蛋白-1(TSP-1)的表达变化,并探讨其与炎症水平及与患者预后的关系。方法收集2015年1月-2018年2月在南京医科大学附属淮安第一医院病理确诊的126例感染性休克患者作为研究对... 目的观察感染性休克患者血浆中组织蛋白酶S(cat S)和血小板反应蛋白-1(TSP-1)的表达变化,并探讨其与炎症水平及与患者预后的关系。方法收集2015年1月-2018年2月在南京医科大学附属淮安第一医院病理确诊的126例感染性休克患者作为研究对象,同时期130例健康体检者作为对照组。酶联免疫吸附(ELISA)法检测血浆cat S、TSP-1、白介素-6(IL-6)、IL-10表达水平,对患者急性生理学与慢性健康状况Ⅱ(APACHEⅡ)评分,并对全部患者进行随访,分析不同预后cat S、TSP-1、IL-6、IL-10、APACHEⅡ表达水平及关系。结果感染性休克组血浆中cat S、TSP-1、IL-6、IL-6/IL-10水平均高于对照组,IL-10水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。感染性休克死亡组血浆中cat S、TSP-1、IL-6、IL-6/IL-10、APACHEⅡ评分水平均高于生存组,IL-10水平低于生存组,差异有统计学意义(P<0.05)。感染性休克患者血浆中cat S水平与IL-6/IL-10、APACHEⅡ评分正相关,与IL-10呈负相关,差异有统计学意义(P<0.05);TSP-1水平与IL-6、IL-6/IL-10、APACHEⅡ评分呈正相关(P均<0.05)。血浆中cat S、TSP-1水平预测感染性休克患者不良预后的ROC曲线下面积分别为0.846、0.728(95%CI:0.780~0.912、0.631~0.825),截断值分别为13.60 ng/mL、32.55 ng/mL,此时其敏感性分别为85.4%、68.8%,对应特异性为70.5%、73.1%。二者联合感染性休克患者不良预后的ROC曲线下面积为0.880(95%CI:0.822~0.938),敏感性为72.9%、特异性为87.2%。结论感染性休克患者血浆中cat S、TSP-1、IL-6高表达,IL-10低表达,IL-6/IL-10水平升高,血浆中cat S、TSP-1表达水平与IL-6/IL-10、APACHEⅡ评分密切相关,对感染性休克患者不良预后具有一定预测价值。 展开更多
关键词 组织蛋白酶s 血小板反应蛋白-1 感染性休克 APACHEⅡ
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遗传算法在局域网中的并行实现 被引量:1
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作者 林琳 张飞 《通信技术》 2009年第5期185-187,共3页
遗传算法隐含固有的并行性,并行实现可以加快遗传算法的收敛速度。目前,国内外学者把主要兴趣放在并行机环境中实现机制的研究上,对非并行机环境下的并行实现机制研究较少。文章对标准的遗传算法进行了改进,设计了基于局域网环境的遗传... 遗传算法隐含固有的并行性,并行实现可以加快遗传算法的收敛速度。目前,国内外学者把主要兴趣放在并行机环境中实现机制的研究上,对非并行机环境下的并行实现机制研究较少。文章对标准的遗传算法进行了改进,设计了基于局域网环境的遗传算法的并行实现机制。对100个城市的TSP问题的仿真结果表明,文章设计的并行机制可以提高遗传算法的收敛速度。 展开更多
关键词 遗传算法 并行算法 C/s模式 局域网环境 tsp问题
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