利用优化的SRAP标记对12份蚕豆材料进行遗传多样性分析,研究结果表明12个材料明显聚为2个类群,类群中又有亚类。12个蚕豆品种中

利用优化的SRAP标记对12份蚕豆材料进行遗传多样性分析,研究结果表明12个材料明显聚为2个类群,类群中又有亚类。12个蚕豆品种中有些虽然来自同一地区,但亲缘关系却较远,而来自不同地区的蚕豆也显示出来很大差异,说明蚕豆材料具有丰富的遗传多样性。
飞行冲突解脱对于无人机飞行安全至关重要,遗传算法(genetic algorithm, GA)在解决无人机冲突解脱时存在求解速SIS3订单度慢、产生的延误距离较大等缺点,针对这些缺点,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm, QGA)的无人机冲突解脱方法。该方法采用了量子比特编码,设计加入了延误指数函数强制优化策略和变航向优化策略,通过利用量子旋转门实现个体的演化,并在延误距离、冲突解脱航迹等多方面与遗传算法进行了对比实验。仿真实验结果表明,该方法与遗传还有算法相比,求解速度更快,解的质量更高,所得解脱航迹更平滑,能获得较小的飞行延误,在无人机冲突解脱方面具有有效性和良好的应用价值。
交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposiAG120tion,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。

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