避免近亲繁殖的遗传算法

针对基于遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差，计算量大，对较大搜索空间适应能力差等问题，文中提出了一种改进的遗传算法。在计算过程中，引入个体差异判别运算，有效地维持了群体的多样性，使遗传算法顺利地收敛到全局最优值，通过典型测试函数值算例验证表明，不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和效率都有显著提高。     

改进自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法收敛慢，提出了一种改进自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，改善种群的分布特性，加强算法的全局收敛能力。应用概率模型的遗传算法对4个名的测试函数进行优化计算，实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快，且实现简单。     

关于不规则小波系统的框架研究

对于任意给定的g∈L2(Rn),考虑了具有这种形式{λn/2g(λjx-kb)}j∈,k∈xn(这里λj＞0,b＞0)的不规则的小波系统.对于这类小波,给出了它构成L2(Rn)空间中的框架的充分条件.同时,对于一类具有某种性质的函数g∈L2(Rn),证明了当对{λj}j∈x加一定的限制后,具有上述形式的不规则小波也能构成L2(Rn)空间中的框架.     

病桥成因的预应力损失研究

预应力损失是桥面下陷的重要原因之一．为了对营运若干年后的桥梁的安全隐患的监测与防范，文中将遗传算法用于大跨度混凝土桥梁的预应力损失的识别，建立损失的数学模型，根据实测挠度值与理论计算的差值，用遗传算法识别损失模型的参数，确定有关各截面的损失值．分析表明该方法是有效的，与实际的应力结果较吻合．