摘要：基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,简称GEP)与遗传程序设计(Genetic Programming,简称GP)相比,具有更强的搜索能力、更简单的编码表示方法和产生更高复杂性函数的能力.但是它也存在一些缺点,例如缺乏学习机制,搜索过于盲目.针对这一缺点,本文提出了一种新的自动程序设计方法:基因评估基因表达式程序设计(Gene Estimated Gene Expression Programming,简称GEGEP).与GEP相比,GEGEP主要具有如下特点:(1)改变了GEP的基因表达式结构,将原来的“头+尾”结构改成了“头+身+尾”结构,以利于其引进学习机制;(2)同源基因也采用“头+身+尾”结构,以利于增强其搜索能力;(3)引入了分布评估算法(Estimation of Distribution Algorithm,简称EDA)的思想,以利于增加其学习能力并且加快其收敛速度.实验结果表明,与GEP和GP相比,GEGEP具有更高的拟合和预测精度、更快的收敛速度.

摘要：提出一种基于正交设计的多目标演化算法以求解多目标优化问题(MOPs).它的特点在于:(1)用基于正交数组的均匀搜索代替经典EA的随机性搜索,既保证了解分布的均匀性,又保证了收敛的快速性;(2)用统计优化方法繁殖后代,不仅提高了解的精度,而且加快了收敛速度;(3)实验结果表明,对于双目标的MOPs,新算法在解集分布的均匀性、多样性与解精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA;(4)用于求解一个带约束多目标优化工程设计问题,它得到了最好的结果———Pareto最优解,在此之前,此问题的Pareto最优解是未知的.

摘要：首先对问题进行了简化，重点把地形中地物的形状简化成包围其边界的凸多边形包围盒，并且提出了简化问题的基于局部贪心的规划方法，实验结果证明，该方法命中最优路径的可能性较高，具有一定的应用价值。

摘要：基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法在运行时具有很高的效率,实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上。预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据,而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确。基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题。本文采用基因表达式程序设计,建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型。结果表明,预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性。文章最后指出了该方法具有广泛的应用前景。

摘要：提出了一种基于单处理器的多线程演化算法。该算法着重于发挥线程之间通讯高效的特点,充分利用演化线程之间大量的通讯,避免演化计算的过早收敛。求解TSP(travelingsalesmanproblem)问题的实验结果表明,该算法大大地提升了原简单演化算法解的质量,而且该算法的解也明显优于使用相同简单演化算法实现的基于孤岛模型的分布式演化算法所得到的解。

摘要：该文在概括三维路径设计的基础上给出了爬行路径的定义,并且指出了真实感地形中爬行路径规划与点状图中路径规划的区别。文章首先对问题进行了简化,重点是把地形中地物的形状简化成包围其边界的凸多边形包围盒,提出使用改进的Dijkstra算法解决问题思想,并且提出了构造包围盒顶点间关联矩阵的方法。实验结果表明,该方案总能得到简化问题的解,并从理论上证明了解的最优性,具有较大应用价值。

摘要：空间数据模型是地理信息系统设计的核心和基础。该文详细地介绍了在实际工作过程中设计的一种面向对象的3维数据模型，供大家参考。该数据模型有很强的可扩充性，十分灵活。

摘要：三维地理信息系统可用于数字城市、环境、地质、石油和海洋等领域。该文详细地介绍了三维地理信息的设计原则、体系结构、数据模型和数据组织,简要地介绍了空间索引和可视化技术。

摘要：提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体,并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。

摘要：针对目前信息存储独立造成的服务器负荷不均衡,资源得不到真正意义上共享的现象,提出利用信息网格的方式采用FTP协议消除存储系统差异造成的访问困难,使得现有的FTP服务器协同工作,实现资源分配动态调整,提供了一个统一的、高可靠、高可用的信息平台。系统在压力测试下运行良好。