遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应的全局随机搜索算法,它的最大优势是在搜索计算中易于从局部极小值中跳出。因而此算法在近十几年中受到学者们的关注而发展速度很快,无论是在基础理论的研究上还是在算法的优化设计上均取得了不少的成果。但目前的遗传算法的设计是以电子计算机为平台进行的,必然受到计算机发展的制约。近几年来发展起来的DNA计算机模型无论在信息存储量上还是运算速度上均远远优于电子计算机。本项目提出基于DNA计算的一种新的遗传算法模型,称为DNA遗传算法。拟较为系统地研究单链、双链以及单、双链混合型的DNA遗传算法;进一步建立适应于此模型的遗传算子;研究DNA遗传算法的数学理论,特别是诸如模式定理、最小骗问题等;将DNA遗传算法应用于诸如图与组合优化中的一些NP完全问题、非线性优化问题、神经网络结构与学习算法研究等领域.
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
An improved extraction method reveals varied DNA content in different parts of the shells of Pacific oysters
DNA storage: research landscape and future prospects
瞬态波位移场计算方法在相控阵声场模拟中的实验验证
涡轮叶片厚壁带肋通道流动与传热性能的预测和优化
计及焊层疲劳影响的风电变流器IGBT 模块热分析及改进热网络模型
基于分子信标的DNA计算模型的研究与探索
整数规划问题的DNA计算模型研究与探索
基于DNA芯片的DNA计算研究探索
图的最大团问题的自组装DNA计算模型研究与探索