基于Access和Dream Weaver软件的实验室菌种管理系统设计与应用

利用开放性实验和实践创新训练的教学模式为学生提供实践机会,指导学生参与实验室中的基因工程菌菌种管理。针对实验室构建的工程菌的品种多、数量大、流动快等特点,利用Microsoft Office Access2003和Macromedia Dream Weaver 8.0设计了一种简单易行的菌种管理系统,对现有菌种进行良好的统计和查找。阐述了如何使用Microsoft Office Access 2003和Macromedia Dream Weaver 8.0软件管理实验室菌种,并介绍了该系统的实际应用。     

基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型

将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型.     

多种群遗传蚁群融合的多Qos约束组播路由算法

具有多约束的Qos（quality of service）路由问题是一个NP完备问题,传统方法很难求得全局最优解。针对多约束Qos组播路由问题,选择带宽、时延和时延抖动为Qos参数,由多种群遗传算法产生初始状态,利用蚁群算法的全局寻优能力提出一种将多种群遗传算法和蚁群算法融合的新算法。分析表明,该算法是可行、有效的。     

TSP问题的智能优化算法研究

智能优化算法比较常见的有模拟退火算法、遗传算法、人工鱼群算法、神经网络算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,以经典NP难题——TSP为例进行了仿真研究给出了未来针对TSP问题的研究重点。     

基于演化算法的高校课程排课系统的研究与实现

提出了基于演化算法高校课程排课系统的方法,以课程为排课核心,以授课计划为排课依据,利用演化算法建立起有效地数据模型.通过实验验证,该算法能够结合高校实际情况,自动地找到了解决排课问题的模型,具有一定的通用性.     

Genomic consequences of population decline in critically endangered pangolins and their demographic histories

Pangolins are among the most critically endangered animals due to heavy poaching and worldwide trafficking. However, their demographic histories and the genomic consequences of their recent population declines remain unknown. We generated high-quality de novo reference genomes for critically endangered Malayan (Manis javanica, MJ) and Chinese (M. pentadactyla, MP) pangolins and re-sequencing population genomic data from 74 MJs and 23 MPs. We recovered the population identities of illegally traded pangolins and previously unrecognized genetic populations that should be protected as evolutionarily distinct conservation units. Demographic reconstruction suggested environmental changes have resulted in a population size fluctuation of pangolins. Additionally, recent population size declines due to human activities have resulted in an increase in inbreeding and genetic load. Deleterious mutations were enriched in genes related to cancer/diseases and cholesterol homeostasis, which may have increased their susceptibility to diseases and decreased their survival potential to adapt to environmental changes and high-cholesterol diets. This comprehensive study provides not only high-quality pangolin reference genomes, but also valuable information concerning the driving factors of long-term population size fluctuations and the genomic impact of recent population size declines due to human activities, which is essential for pangolin conservation management and global action planning.     

全渠道零售场景下配送车辆路径问题

为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。     

动态接力点模式下双自动化轨道吊协调调度

为提高自动化集装箱码头堆场中自动化轨道吊(automated stacking crane,ASC)的作业效率,研究箱区动态接力点对双ASC作业效率的影响。考虑双ASC作业过程中的安全距离、相互冲突等因素,建立以最小化双ASC最长完工时间为目标的混合整数规划模型,利用遗传算法对该模型进行求解。与固定贝位接力模式进行对比,结果表明,相较于固定贝位接力模式,动态接力点模式下双ASC的作业效率更高。在不同规模算例背景下,将遗传算法与CPLEX的计算结果进行对比,验证了遗传算法的有效性。     

基于NSGAⅡ的带时间窗生鲜品配送路径优化

考虑到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点,为减少生鲜品配送企业的配送成本,提高客户满意度,在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下,提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)对模型进行求解。求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解,证明模型的有效性。该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下,对生鲜品新鲜度的优化较为明显。     

生境片断化对遗传多样性的影响

由于人类活动造成的生境破碎,对生态系统的影响很大,使片断状生境中的生物因子和非生物因子都发生了一系列变化,生境片断化将物种种群分割为若干个小种群,影响物种的迁入和迁出,基因的流动受阻,遗传变异丧失,加之小种群易于灭绝,结果使种群遗传多样性减少,从而加速物种灭绝的进程。