遗传算法研究及化学结构信息处理

本论文针对分子设计中涉及的优化和化学结构信息处理问题进行了研究。遗传算法是近年发展起来的一类非数值优化算法。但经典遗传算法速度较慢、计算量较大、需要区分数据类型，针对这些缺点，本论文提出了改进的遗传算法IGA，IGA主要改进了遗传算法的算子和执行步骤，简化了染色体的编码过程，同时强调了杂交和变异的作用，使杂交和变异在演化群体的所有个体上执行。对经典测试函数的测试结果表明，IGA在性能上较经典遗传算法有较大的提高。结合均匀设计、有方向的优化及遗传演化的思想，本文提出了确定性遗传算法DGA，其基本思路是以空间上均匀分布的初始点展开确定性的演化以避免子空间的遗漏，以有方向性的杂交和变异加速和调节搜索，同时杂交和变异作用在不同层面上使搜索在整体上均匀化、通过遗传系统里的并行竞争提高整个群体的生存适应力，从而达到整体优休的目的。DGA不但对经典的优化测试函数表现出较强的优化能力，而且对一些非线性规划问题也表现出色。最后，基于对顺序树、联接矩阵和链烷烃结构式的观察，本文提出了一种能够反推结构式的双向拓扑指数——SOTI指数。SOTI指数的唯一性、不简并性和双向性使它对于化学结构数据库的存储、查询和管理大有益处

遗传算法的初步研究及改进后的遗传算法程序IGA 1.0

遗传算法是近年来被广泛应用的一种非线性并行算法，本文研究了几种改进遗传算法效率，提高搜索速度的方法；引入了两种变异的方法。并根据最大最小适应值的差值对适应值函数进行了修正，同时，对三种算子（复制、杂交和变异）进行了重新安排以拓展搜索域，并在搜索过程中加入排序以提高杂交效率。同传统的遗传算法相比，本文的遗传算法没有使用固定的变异率和杂交率，而是让它们随着搜索过程中群体中的个体的重复情况改变。用经典的验证函数检验，这些改进提高了搜索效率并且使搜索不易陷入局部最优。最后，一个遗传算法的通用模板类在ＶｉｓｕａｌＣ＋＋４．２的３２位编译器下开发出来，它能处理包含任意多个自变量的浮点或整型串，以其为基类，用户只需定义自己的适应值函数就可以很容易地派生出自己的导出类，并可根据特殊情况对适应值修正函数及停止判据函数进行重写

遗传算法及其在化学化工中的应用

本文介绍了遗传算法的基本概念、工作原理和步骤，综述了它在化学化工领域的应用

遗传算法的初步研究及改进后的遗传算法程序iga10

遗传算法是近年来被广泛应用的一种非线性和并行算法。本文研究了几种改进遗传算法效率，提高搜索速度的方法，引入了两种变异的方法，并根据最大最小适应值的差值对适应值函数进行了修正，同时，对三种算子进行了重新安排以拓展搜索工在搜索过程中加入排序以提高杂交效率，同传统的遗传算法相 文的遗传算法没有使用固定的变异率和杂交率，而是让它们随着搜索过程中群体中的个体的重复情况改变，用经典的验证函数检验，这些改进提

遗传算法及其在化学化工中的应用

本文介绍了遗传算法的基本概念，工作原理和步骤，综述了它在化学化工领域的应用

化学信息集成系统CASAC 3

概述了实验室目前正在开发的计算机化学集成系统CASAC 3。CASAC3集成了本实验室多年的研究成果;综合了化学信息数据库、分子模型化方法及3D分子搜索技术。为未来的研究提供了一个综合易用的平台

基于线杂交和面变异的遗传算法DGA

遗传算法由于其并行性和对全局信息的有效利用能力在化学和化工界得到越来越广泛的应用。但经典的跗算法在着一些缺点，如优化速度慢、空间搜索不均匀，搜索比较盲目等＾〖１〗。针对这些缺点，我们提出了结合均匀设计、有方向的搜索和遗传算法的确定性遗传算法ＤＧＡ，并用１８个经典测试函数和３个非线性规划问题对ＤＧＡ进行了测试

基于线杂交和面变异的遗传算法DGA

遗传算法由于其并行性和对全局信息的有效利用能力在化学和化工界得到越来越广泛的应用。但经典的遗传算法存在着一些缺点， 如优化速度慢、空间搜索不均匀、搜索比较盲目等［１］ 。针对这些缺点， 我们提出了结合均匀设计、有方向的搜索和遗传算法的确定性遗传算法ＤＧＡ， 并用１８ 个经典测试函数和３ 个非线性规划问题对ＤＧＡ进行了测试

遗传算法的初步研究及改进后的遗传算法程序iga10

遗传算法是近年来被广泛应用的一种非线性和并行算法。本文研究了几种改进遗传算法效率，提高搜索速度的方法，引入了两种变异的方法，并根据最大最小适应值的差值对适应值函数进行了修正，同时，对三种算子进行了重新安排以拓展搜索工在搜索过程中加入排序以提高杂交效率，同传统的遗传算法相 文的遗传算法没有使用固定的变异率和杂交率，而是让它们随着搜索过程中群体中的个体的重复情况改变，用经典的验证函数检验，这些改进提