遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文,题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法,该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后,遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。
遗传算法在图像匹配领域的应用早在1992年就有人提出。以下是其中一篇较早的论文:"Genetic algorithms applied to image matching using corner feature detectors",作者为R. Everson和S. Roberts,发表在1992年的遗传算法国际会议上。这篇论文提出了一种使用遗传算法进行图像匹配的方法,其中使用Harris角检测器(一种角点检测算法)来检测两幅图像中的角点,并使用遗传算法来匹配它们。该论文的方法是基于一组相似性度量来进行图像匹配的,其中包括了基于角点距离的相似性度量以及其他一些度量。使用遗传算法来寻找最优的匹配是一种较为有效的方法,因为可以使用遗传算法来搜索解空间并找到最优解。此后,这种方法被广泛应用于图像匹配和其他领域,为遗传算法在计算机视觉领域的应用奠定了基础。
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《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法的基本运算过程如下:
(1)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
(2)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
(3)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
(4)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
(5)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
(6)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。
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物联网毕业论文参考文献推荐
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遗传算法最早由美国密执安大学的Holland教授提出,起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。70年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数值函数优化计算实验……-- 《遗传算法原理及应用》周明 孙树栋 去图书馆随便借一本书都有历史,肯定能找到,附录还会有不少参考文献。
计算机专业论文参考文献
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第1章 绪论 引言 蚂蚁的生物学特征 蚁群算法的思想起源 蚁群算法的研究进展 本书的体系结构 本章 小结参考文献第2章 基本蚁群算法原理及其复杂度分析 引言 基本蚁群算法的原理 基本蚁群算法的系统学特征 基本蚁群算法的数学模型 基本蚁群算法的具体实现 基本蚁群算法的复杂度分析 基本蚁群算法的性能评价指标 本章 小结参考文献第3章 蚁群算法的收敛性研究 引言 图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究 一类改进蚁群算法的收敛性证明 GBAS/tdev和GBAS/tdlb的确定性收敛证明 基本蚁群算法的.收敛性研究 一类分布式蚂蚁路由算法的收敛性研究 基于分支路由和Wiener过程的蚁群算法收敛性证明 一种简单蚁群算法及其收敛性分析 遗传一蚁群算法的Markov收敛性分析 0一类广义蚁群算法(GACA)的收敛性分析 1本章 小结参考文献第4章 蚁群算法的实验分析及参数选择原则 引言 蚁群行为和参数对算法性能影响的实验分析 蚁群算法参数最优组合的“三步走”方法 本章 小结参考文献第5章 离散域蚁群算法的改进研究 引言 自适应蚁群算法 基于去交叉局部优化策略的蚁群算法 基于信息素扩散的蚁群算法 多态蚁群算法 基于模式学习的小窗口蚁群算法 基于混合行为的蚁群算法 带聚类处理的蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法 0具有感觉和知觉特征的蚁群算法 1具有随机扰动特性的蚁群算法 2基于信息熵的改进蚁群算法 3本章 小结参考文献第6章 连续域蚁群算法的改进研究 引言 基于网格划分策略的连续域蚁群算法 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法 连续域优化问题的自适应蚁群算法 基于交叉变异操作的连续域蚁群算法 嵌入确定性搜索的连续域蚁群算法 基于密集非递阶的连续交互式蚁群算法(cIACA) 多目标优化问题的连续域蚁群算法 复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法 0本章 小结参考文献第7章 蚁群算法的典型应用 引言 车间作业调度问题 网络路由问题 车辆路径问题 机器人领域 电力系统 故障诊断 控制参数优化 系统辨识 0聚类分析 1数据挖掘 2图像处理 3航迹规划 4空战决策 5岩土工程 6化学工业 7生命科学 8布局优化 9本章 小结参考文献第8章 蚁群算法的硬件实现 引言 仿生硬件概述 基于FPGA的蚁群算法硬件实现 基于蚁群算法和遗传算法动态融合的软硬件划分 本章 小结参考文献第9章 蚁群算法同其他仿生优化算法的比较与融合 引言 其他几种仿生优化算法的基本原理 蚁群算法与其他仿生优化算法的异同比较 蚁群算法与遗传算法的融合 蚁群算法与人工神经网络的融合 蚁群算法与微粒群算法的融合 蚁群算法与人工免疫算法的融合 本章 小结参考文献第10章 展望 引言 蚁群算法的模型改进 蚁群算法的理论分析 蚁群算法的并行实现 蚁群算法的应用领域 蚁群算法的硬件实现 蚁群算法的智能融合 本章 小结参考文献附录A基本蚁群算法程序 C语言版 Matlab语言版 VisualBasic语言版附录B相关网站附录C基本术语(中英文对照)及缩略语附录D(词一首)鹧鸪天蚁群算法
论文英文参考文献格式
在社会的各个领域,大家对论文都再熟悉不过了吧,通过论文写作可以培养我们的科学研究能力。如何写一篇有思想、有文采的论文呢?下面是我收集整理的论文英文参考文献格式,希望能够帮助到大家。
英文文献采用“APA格式”:
单一作者著作的书籍:
姓,名字首字母.(年). 书名(斜体). 出版社所在城市:出版社.
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两位作者以上合著的书籍:
姓,名字首字母., & 姓,名字首字母.(年). 书名(斜体). 出版社所在城市:出版社.
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[9]刘丽英:《国家形象研究文献述评及营销视角分析一基于CSSCI(2001-2011)的研究》卬,《学术探索》,2014年第2期,120-123页.
学术论文英文参考文献注入格式
一、学术论文英文参考文献标注格式。
按照现行规定,学术期刊中论文参考文献的.标注采用顺序编码制,即在文内的引文处按引用文献在论文中出现的先后顺序以阿拉伯数字连续编码,序号置于方括号内。同一文献在一文中被反复引用者,用同一序号标示。这一规定使得所列文献简洁明了,应该引起论文作者注意。英文参考文献和中文参考文献一样,按在文中出现的先后顺序与中文文献混合连续编码着录;英文文献用印刷体;英文书名、期刊名和报纸名等用斜体;所列项目及次序与中文文献相同,但文献类型可不标出;忌用中文叙述英文。其格式为:
专着、论文集、学位论文、报告-[序号]主要责任者。文献题名。出版地:出版者,出版年。起止页码(任选)。
示例:[1]Day,C.,Veen, Walraven,G. Children and youth at risk and urban education. Research,policy and prac-tice. Leuven/Apeldoorn:Garant. 1997.
期刊文章-[序号]主要责任者。文献题名。刊名,年,卷(期):起止页码。
示例:[2] Driessen,G.,& Van der Grinten,M. Home language proficiency in the Netherland:The evaluation of Turkish andMoroccan bilingual programmes- A critical review,Studies in Educational Evaluation,1994,20(3):365- 386.
论文集中的析出文献-[序号]析出文献主要责任者。析出文献题名。原文献主要责任者(任选)。原文献题名。出版地:出版者,出版年。析出文献起止页码。
示例:[3] Driessen,G.,Mulder,L.,& Jungbluth,P. Structural and cultural determinants of educational opportunities in theNetherlands. In (Ed.),Root and migration in global perspective. Jerusalem:Magnes . 104.[5]
报纸文章-[序号]主要责任者。文献题名。报纸名,出版日期(版次)。
示例:[4] Lgnatieff,M. Keeping an old flame burning brightly. The Guardian,1998- 12- 20(12)。
电子文献-[序号]主要责任者。电子文献题名。电子文献的出处或可获得的地址,发表或更新日期。
示例:[5] Baboescu,F. Algorithms for fast packet classification. .
二、关于英文人名的标注。
现行编排规范对英文人名如何标注未作明确要求,英文人名的标注较为混乱,有标注全名的,有标注时将名缩写、姓不缩写、保持原来顺序的,还有在姓、名之间加圆点的,后者是我国翻译作品中,中文书写外国人名经常采用的一种方式。其实,标注英文人名是有章可循的,在国外学术着作的参考文献中,关于人名的标注已约定俗成为一种统一的格式,即英文参考文献标注作者姓名时,要求姓在前、名在后,姓与名之间用逗号隔开,姓的词首字母大写,其余字母不大写;名用词首大写字母表示,后加缩写符号圆点,缩写符号不可省略。由于欧美国家人的姓名排列一般是名在前、姓在后,在标注时必须加以调整。如Georg Paghet Thomson,前面两个词是名,最后一个词是姓,应标注为Thomson,G. P为什么要如此标注呢?笔者认为有以下原因。
1.在应用计算机等信息工具进行英文文献检索时,以英文作者姓名中的姓作为依据之一,即以姓作为检索目标之一。
2.在欧美人姓名表达含义里,姓比名的重要性更强、更正式。用姓而不是名来代表作者,还有尊重、礼貌的意味。名缩写后加缩写符号圆点,也含有正式、尊重和礼貌的意味,缩写符号不可省略。
3.表示与平常书写姓名的不同,体现学术论文重要性、简约性和准确性的要求,符合科研论文文体风格。这种标注在英文学术着作、科技文献中已广泛采用,也容易被广大读者、作者理解、接受。
对于复姓情况,如Jory Albores-Saavedra等,在引用标注时,应将复姓全部写出,即Albores-Saavedra, J对于姓前带有冠词或介词的情况,如带有Mac,Le,Von,Van den等,标注时不能省略,应同姓一起提到前面标注,如Mac Donald,La Fontaina,Von Eschenbach,Van den Bery等。这里有个有趣的现象,对于北欧人常见的姓Van den Bery,如Van的词首字母大写,表示它是姓的一部分,标注时应与姓一起前置;如果作者姓名书写为Graham van den Bery,其中van的词首字母v没有大写,则表示它不是姓的一部分,姓Bery前置时,van den仍留在原来的位置,并且不可缩写或省略,标注为Bery,G. van den.另外,对于“姓名+学位”的情况,标注时一般把“学位”删去,不要将其误认为姓或姓的一部分.
一个参考文献有两位或两位以上作者时,标注时除按上述要求将每位作者的姓提前书写外,作者与作者之间用逗号分开,最后一位作者前加&符号,如示例[1],也可仅保留前三位作者,之后加etc.表示。
三、关于英文参考文献发表(出版)时间标注到年的问题。
发表(出版)时间是参考文献的一项重要内容,标示引用文献发表的历史时间位置,是判断引用文献新旧的一个根据,不可遗漏。国外学术论着中参考文献的发表(出版)时间标注到年,这与我国学术论着中参考文献的标注规定相同。国外学术论着中参考文献的发表(出版)时间的标注位置有标注在作者后的情况,并加圆括号,这是因为采用了“着者-出版年”制。我国学术期刊编排规范参考文献的标注采用“顺序编码”制,发表(出版)时间标注靠后,如示例[1]、[3],应按此要求标注为是。
四、英文析出文献名和原文献名的标注。
由于现行编排规范对英文析出文献和原文献的标注书写要求不够明确,目前有把析出文献名排成斜体,而把原文献名(论文集名或期刊名等)排成正体的情况。这种标注方式是不对的,混淆了析出文献名和原文献名的效力,正确的编排要求与此相反,国外的普遍作法与我国学者的论述[4]要求一致,因此这一现象值得编辑同行注意。
英文书名在英文文章中出现有排成斜体的习惯,论文集名、期刊名或报纸名与书名效力相同,故排成斜体,析出文献名相当于书中的章节标题,不具有书名的分量,故不可排成斜体。
在标注原文献名及作者时,原文献多指论文集或与之类似的著作,英文标注习惯上在编着者名前加词首字母大写的介词In,作者姓名前后次序不作调整,名缩写为词首大写字母,后加缩写符号圆点,姓完整标出,不缩写。作者后加编者一词的缩写形式及缩写符号圆点,词首字母大写,外加圆括号,如标注为In S. Weil(Ed.),如示例[3].然后斜体标注原文献题名,后加注出版年,起至页码的缩写形式pp.和析出文献的起至页码。当原文献有两位或两位以上作者时,作者姓名同上述情况一样,前后次序不作调整,分别标出,编者一词缩写用复数形式Eds.,如In L. Eedering,& P. Leseman(Eds.)。
文献类型不宜标出。文献类型是我国编排规范制定的标注要求,国外并未采用。在中文中标注醒目、自然,在英文中此一项目的标注容易产生误解和干扰。如果是为方便计算机在检索或统计时辨识,是技术上的要求,那么就应当统一要求标注,从“可不标出”来看,尚未有技术上的要求。因而,文献类型在英文参考文献中不作标注为妥。
五、出版地和出版社(商)的标注。
出版地和出版社(商)是参考文献的重要内容,标示版权信息,不可遗漏或省略。我国一部着作一般由一家出版社负责出版发行,出版地一般也就比较明确为出版社所在的城市。国外情况就比较复杂了,由于市场经济高度成熟,语言通用程度高,着作权被普遍保护等原因,一部着作可能由不止一家出版社(商)合作出版发行,出版地也可能在不同国家的不同城市。当出版地有两处或两处以上、出版社(商)有两个或两个以上时,应当一一标出,中间用斜杠分开。如Amsterdam/Philadephia:Ben-jamins,又如Den Haag:Sdu/DOP出版地一般是出版社(商)所在的城市,标注城市名,不可标注为国家名。
参考文献补充了文章的重要信息,涉及范围十分广泛。因而,希望在修订现行编排规范时,对英文参考文献的标注作明确规定,以便作者写作和编者编辑时皆有章可循,亦使这项工作更加规范。
java论文英文的参考文献
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跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点:1、多样性2、正反馈多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不至走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态;而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整。既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见:规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了! 蚁群算法的由来:蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一,常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。这些昆虫的群体生物智能特征,引起了一些学者的注意。意大利学者,等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现,蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现,蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素(Pheromone)的挥发性化学物质来进行通信和协调的。化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一,在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。通过对蚂蚁觅食行为的研究,他们发现,整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作,形成正反馈,从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。这样,等人于1991年首先提出了蚁群算法。其主要特点就是:通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递,搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征,以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时,该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等,显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发,该算法现已被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意,是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。其中,寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免,同时,具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力,已经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。经过一定时间,从食物源返回的蚂蚁到达D点同样也碰到障碍物,也需要进行选择。此时A, B两侧的信息素浓度相同,它们仍然一半向左,一半向右。但是当A侧的蚂蚁已经完全绕过障碍物到达C点时,B侧的蚂蚁由于需走的路径更长,还不能到达C点,图3表示蚁群在障碍物前经过一段时间后的情形。此时对于从蚁巢出发来到C点的蚂蚁来说,由于A侧的信息素浓度高,B侧的信息素较低,就倾向于选择A侧的路径。这样的结果是A侧的蚂蚁越来越多,最终所有蚂蚁都选择这条较短的路径,图4 表示蚁群最终选择的路径上述过程,很显然是由蚂蚁所留下的信息素的“正反馈”过程而导致的。蚂蚁个体就是通过这种信息的交流来达到搜索食物的目的。蚁群算法的基本思想也是从这个过程转化而来的。蚁群算法的特点:1)蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中,自组织和它组织是组织的两个基本分类,其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部,来自于系统内部的是自组织,来自于系统外部的是他组织。如果系统在获得空间的、时间的或者功能结构的过程中,没有外界的特定干预,我们便说系统是自组织的。在抽象意义上讲,自组织就是在没有外界作用下使得系统熵减小的过程(即是系统从无序到有序的变化过程)。蚁群算法充分体现了这个过程,以蚂蚁群体优化为例子说明。当算法开始的初期,单个的人工蚂蚁无序的寻找解,算法经过一段时间的演化,人工蚂蚁间通过信息激素的作用,自发的越来越趋向于寻找到接近最优解的一些解,这就是一个无序到有序的过程。2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。每只蚂蚁搜索的过程彼此独立,仅通过信息激素进行通信。所以蚁群算法则可以看作是一个分布式的多agent系统,它在问题空间的多点同时开始进行独立的解搜索,不仅增加了算法的可靠性,也使得算法具有较强的全局搜索能力。3)蚁群算法是一种正反馈的算法。从真实蚂蚁的觅食过程中我们不难看出,蚂蚁能够最终找到最短路径,直接依赖于最短路径上信息激素的堆积,而信息激素的堆积却是一个正反馈的过程。对蚁群算法来说,初始时刻在环境中存在完全相同的信息激素,给予系统一个微小扰动,使得各个边上的轨迹浓度不相同,蚂蚁构造的解就存在了优劣,算法采用的反馈方式是在较优的解经过的路径留下更多的信息激素,而更多的信息激素又吸引了更多的蚂蚁,这个正反馈的过程使得初始的不同得到不断的扩大,同时又引导整个系统向最优解的方向进化。因此,正反馈是蚂蚁算法的重要特征,它使得算法演化过程得以进行。4)蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法,蚁群算法对初始路线要求不高,即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择,而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。其次,蚁群算法的参数数目少,设置简单,易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。蚁群算法的应用进展以蚁群算法为代表的蚁群智能已成为当今分布式人工智能研究的一个热点,许多源于蜂群和蚁群模型设计的算法己越来越多地被应用于企业的运转模式的研究。美国五角大楼正在资助关于群智能系统的研究工作-群体战略(Swarm Strategy),它的一个实战用途是通过运用成群的空中无人驾驶飞行器和地面车辆来转移敌人的注意力,让自己的军队在敌人后方不被察觉地安全进行。英国电信公司和美国世界通信公司以电子蚂蚁为基础,对新的电信网络管理方法进行了试验。群智能还被应用于工厂生产计划的制定和运输部门的后勤管理。美国太平洋西南航空公司采用了一种直接源于蚂蚁行为研究成果的运输管理软件,结果每年至少节约了1000万美元的费用开支。英国联合利华公司己率先利用群智能技术改善其一家牙膏厂的运转情况。美国通用汽车公司、法国液气公司、荷兰公路交通部和美国一些移民事务机构也都采用这种技术来改善其运转的机能。鉴于群智能广阔的应用前景,美国和欧盟均于近几年开始出资资助基于群智能模拟的相关研究项目,并在一些院校开设群体智能的相关课程。国内,国家自然科学基金”十五”期间学科交叉类优先资助领域中的认知科学及其信息处理的研究内容中也明确列出了群智能领域的进化、自适应与现场认知主题。蚁群优化算法最初用于解决TSP问题,经过多年的发展,已经陆续渗透到其他领域中,比如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域己获得成功的应用,其中最成功的是在组合优化问题中的应用。在网络路由处理中,网络的流量分布不断变化,网络链路或结点也会随机地失效或重新加入。蚁群的自身催化与正向反馈机制正好符合了这类问题的求解特点,因而,蚁群算法在网络领域得到一定应用。蚁群觅食行为所呈现出的并行与分布特性使得算法特别适合于并行化处理。因而,实现算法的并行化执行对于大量复杂的实际应用问题的求解来说是极具潜力的。在某群体中若存在众多无智能的个体,它们通过相互之间的简单合作所表现出来的智能行为即称为集群智能(Swarm Intelligence)。互联网上的交流,不过是更多的神经元连接(人脑)通过互联网相互作用的结果,光缆和路由器不过是轴突和突触的延伸。从自组织现象的角度上看,人脑的智能和蚁群也没有本质上的区别,单个神经元没有智能可言,单个蚂蚁也没有,但是通过连接形成的体系,是一个智能体。(作者: 李精灵 编选:中国电子商务研究中心)
《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法的基本运算过程如下:
(1)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
(2)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
(3)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
(4)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
(5)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
(6)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。
详谈改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题论文
0 引言
作业车间调度问题(Job-shop scheduling problem,JSP)是研究生产线调度问题最常用的模型之一,也是实现先进制造和提高生产效率的基础和关键. 柔性作业车间调度问题( Flexible jobshopscheduling problem,FJSP)是传统作业车间调度问题的扩展,在传统的作业车间调度问题中,每个工件的加工工序是确定的,每一道工序的加工机器和加工时间也是确定的,而在柔性作业车间调度问题中,每个工件的每一道工序可以在多个可选择的加工机器上进行加工,并且不同的加工机器所需要的加工时间是不同的,增加了调度的灵活性,比较符合生产的实际情况.
柔性作业车间调度问题已经被证明是更复杂的NP-Hard 问题,因而难以取得最优解. 目前,求解FJSP 的常用方法有禁忌搜索( TS),模拟退火(SA)和遗传算法(GA)等. 其中遗传算法以其操作简单、鲁棒性强、搜索全局最优解速度快等特点,在生产调度领域得到了广泛的应用.
遗传算法是由美国J. Holland 教授于1975 年提出的,是一种模拟自然进化过程的一种优化算法. 由于传统的遗传算法存在着较大的缺陷,国内外学者已从不同角度对其进行了改进,本文对传统遗传算法的初始种群进行了改进,以提高初始解的质量.
1 柔性作业车间调度模型设有n 个待加工工件J(J1,J2,…,Jn),在m台设备上加工M(M1,M2,…,Mm),每个工件Ji有Pi(Pi1,Pi2,…,Pin) 道工序,每道工序可在一台或多台设备上加工,同一道工序在不同设备上加工的时间可能不等,工序Pik的可选机器集为Mik(Mik 罬),每台设备的加工时间从0 开始,加工完所有工件的完成时间为ETMi . 本文以最小化最大完工时间为性能指标,其目标函数为:f(x) = min(max(ETMi)),1 ≤ i ≤ m模型需满足如下约束条件:(1)同一工件的工序加工顺序确定;(2)每道工序必须在它的上一道工序加工完成后才能开始加工;(3)每道工序只能选择一台设备进行操作;(4)每台设备在同一时间只能加工一个工件的一道工序;(5)每道工序在设备上操作时都不允许被中断;(6) 不同工件工序之间没有先后约束条件.一个包含3 个工件、5 台机器的FJSP 的问题.
2 算法的设计
(1) 基因编码
常用的遗传算法编码方案有二进制编码、格雷码编码、矩阵编码、自然数编码等,本文采用自然数编码,每条染色体表示一个可行解,同时采用双层编码,第一层编码为基于工件的工序编码,编码长度为所有工件工序之和,基因值代表工件号,基因值出现的次数代表该工件的工序总数,第二层编码为对应于第一层工件工序的机器编码,所以编码长度也为所有工件工序之和.染色体表示的工序顺序为(O31,O11,O12,O21,O22,O32,O13,O33),染色体表示的机器序列为(M2,M4,M2,M1,M4,M5,M3,M4).
(2)产生初始种群
初始种群的优良对生物进化会产生很大的影响,本文对初始种群的机器选择进行了改进,首先随机生成初始种群的工序编码,工序编码生成后就要对应生成机器编码,每个工件工序在对应可选机器集中选择机器时,是以不同的概率的来选择不同的机器,机器加工时间短的以大概率被选择,相比之下,机器加工时间长的以小概率被选择,这样既保证了机器选择的随机性,也优化了初始种群.
(3)适应度函数的确定
本文以最小化最大完工时间为目标函数,故选择全部工件完工时间作为评价种群优劣的标准,设n 个待加工工件在m(M1,M2,…,Mm) 台设备上加工,所有加工工件工序在设备上的最后完工时间为ETMi(i = 1,2,…,m),T = max(ETMi),则适应度函数fi = 1 /T,T 越小,则适应度越大,即个体越优.
(4)选择
选择操作的目的是为了保留优良个体,使他们可以遗传到下一代. 本文采用精英保留策略和轮盘赌法相结合的方法,对父代个体和子代个体进行选择时直接将最优个体和次优个体遗传到下一代,然后对剩余的个体采用轮盘赌法进行选择,选择出p - 2 个个体到下一代进行遗传操作. 若种群规模为p,个体i 的适应度为fi,则个体i 被选择的概率pi为pi = fi /Σpk = 1fk即适应度越高的个体被选择的概率就越大.
(5)交叉
交叉操作是产生新个体的主要方法,提高全局搜索能力. 本文采用单点交叉方式,即随机产生一个交叉点,交换交叉点后的基因. 从种群中随机选择两个个体,交换两个个体工序编码的交叉点后面的基因,将交叉后工件多余的工序替换为其他工件缺失的工序;机器部分则按交叉前工件工序所选择的机器进行相应调整以保证其子代染色体的`合法性.
(6)变异
变异操作的目的是改变算法的局部搜索能力,有助于维持进化群体的多样性,防止过早陷入局部最优. 本文采用互换方式,即随机产生两个变异点,交换两点的基因值. 从种群中随机选择一个个体,对该个体的工序编码部分随机产生两个变异点,交换两点的基因值,同时将交换的基因位所对应的机器号也进行交换.
3 仿真实例分析
6 × 6(6 个工件,6 台机器) FJSP的加工工序,机器选择和加工时间矩阵表. 分别用标准遗传算法和本文提出的改进遗传算法对工件最小化最大完工时间进行优化计算,并分析优化计算结果.
遗传算法采用以下参数:种群规模为100,进化代数为100,交叉概率Pc = 0. 8,变异概率Pm =0. 1. 算法运行10 次,标准遗传算法的最大完工时间为20,收敛代数为75 代左右;改进遗传算法的最大完工时间为16,收敛代数为35 代左右. 改进遗传算法既缩短了工件完工时间,也加快了收敛代数. 从而验证了改进遗传算法的可行性
4 结论
传统遗传算法在进行种群初始化时采用的大多是随机选择方式,而本文提出了一种新的种群初始化方法,提高了种群初始解的质量. 最后对改进遗传算法进行了仿真实验,并将结果与标准遗传算法进行比较,结果表明了本算法的优越性和可行性.
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1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文:(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:a.提出-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证与步骤;d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
遗传学的论文一篇,给点素材你怎么理解,分析探讨具体谈清晰的
《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法的基本运算过程如下:
(1)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
(2)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
(3)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
(4)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
(5)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
(6)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。
遗传与变异 ---新形式下的基因突变 ( 2005动物科学院 X X X ) 摘要:染色体:1、染色体的结构 有丝分裂中期,每一染色体都具有两条染色单体,称为姐妹染色体。两单体之间由着丝粒连接,着丝粒处凹陷缩窄,称初级缢痕。着丝粒将染色体划分为短臂(p)和长臂(q)。在短臂和长臂的末端分别有一特化部位称为端粒。某些染色体的长、短臂上还可见凹陷缩窄的部分,称为次级缢痕。人类近端着丝粒染色体的短臂末端有一球形结构,称为随体。2、染色体的类型 人类染色体分为三种类型:中着丝粒染色体、亚中着丝粒染色体和近端着丝粒染色体。3、染色体的数目 人类体细胞(二倍体细胞,2n)染色体数目为46条(23对,2n=46),其中22对为常染色体,1对为性染色体(女性的两条性染色体为形态相同的XX染色体;男性只有一条X染色体,另一条是较小的Y染色体);正常生殖细胞(单倍体细胞,n)是23条染色体(n=23)。 关键词:遗传;变异;基因突变 遗传从现象来看是亲子代之间的相似的现象,即俗语所说的“种瓜得瓜,种豆得豆”。它的实质是生物按照亲代的发育途径和方式,从环境中获取物质,产生和亲代相似的复本。 遗传是相对稳定的,生物不轻易改变从亲代继承的发育途径和方式。因此,亲代的外貌、行为习性,以及优良性状可以在子代重现,甚至酷似亲代。而亲代的缺陷和遗传病,同样可以传递给子代。 遗传是一切生物的基本属性,它使生物界保持相对稳定,使人类可以识别包括自己在内的生物界。 变异是指亲子代之间,同胞兄弟姊妹之间,以及同种个体之间的差异现象。俗语说“一母生九子,九子各异”。世界上没有两个绝对相同的个体,包括挛生同胞在内,这充分说明了遗传的稳定性是相对的,而变异是绝对的。 生物的遗传与变异是同一事物的两个方面,遗传可以发生变异,发生的变异可以遗传,正常健康的父亲,可以生育出智力与体质方面有遗传缺陷的子女,并把遗传缺陷(变异)传递给下一代。 遗传和变异的物质基础 生物的遗传和变异是否有物质基础的问题,在遗传学领域内争论了数十年之久。 在现代生物学领域中,一致公认生物的遗传物质在细胞水平上是染色体,在分子水平上是基因,它们的化学构成是脱氧核糖核酸(DNA),在极少数没有DNA的原核生物中,如烟草花叶病毒等,核糖核酸(RNA)是遗传物质。 真核生物的细胞具有结构完整的细胞核,在细胞质中还有多种细胞器,真核生物的遗传物质就是细胞核内的染色体。但是, 细胞质在某些方面也表现有一定的遗传功能。人类亲子代之间的物质联系是精子与卵子,而精子与卵子中具有遗传功能的物质是染色体,受精卵根据染色体中DNA蕴藏的遗传信息,发育成和亲代相似的子代。 一、遗传与变异的奥秘 俗话说“种瓜得瓜,种豆得豆”,这是生物遗传的根本特征。人类与其他生物一样,在世代的交替中,子女(子代)总是保持着父母(亲代)的某些基本特征,这种现象就是遗传。但子代又会与亲代有所差异,有的差异还很明显。子代与亲代的这植钜炀褪潜湟臁R糯�捅湟焓巧��淖罨�咎卣髦�唬�ü��镆淮��姆敝程逑殖隼础? 遗传和可以遗传的变异都是由遗传物质决定的。这种遗传物质就是细胞染色体中的基因。人类染色体与绝大多数生物一样,是由DNA(脱氧核糖核酸)链构成的,基因就是在DNA链上的特定的一个片段。由于亲代染色体通过生殖过程传递到子代,这就产生了遗传。染色体在生物的生活或繁殖过程中也可能发生畸变,基因内部也可能发生突变,这都会导致变异。 如遗传学指出:患色盲的父亲,他的女儿一般不表现出色盲,但她已获得了其亲代的色盲基因,她的下一代中,儿子将因获得色盲基因而患色盲。 我们观察我们身边很多有生命的物种:动物、植物、微生物以及我们人类,虽然种类繁多,但在经历了很多年后,人还是人,鸡还是鸡,狗还是狗,蚂蚁、大象、桃树、柳树以及各种花草等等,千千万万种生物仍能保持各自的特征,这些特征包括形态结构的特征以及生理功能的特征。正因为生物界有这种遗传特性,自然界各种生物才能各自有序地生存、生活,并繁衍子孙后代。 大家可能会问,生物是一代一代遗传下来,每种生物的形态结构以及生理功能应该是一模一样的,但为什么父母所生子女,一人一个样,一人一种性格,各有各自的特征。又如把不同人的皮肤或肾脏等器官互相移植,还会发生排斥现象,彼此不能接受,这又如何解释呢?科学家研究的结果告诉我们,生物界除了遗传现象以外还有变异现象,也就是说个体间有差异。例如,一对夫妇所生的子女,各有各的模样,丑陋的父母生出漂亮的孩子,平庸的父母生出聪明的孩子,这类情况也并不罕见。全世界恐怕很难找出两个一模一样的人,既使是单卵双生子,外人看起来好像一模一样,但是与他们朝夕相处的父母却能分辨出他们之间的微细差异,这种现象就是变异。人类中多数变异现象是由于父母亲遗传基因的不同组合。每个孩子都从父亲那里得到遗传基因的一半,从母亲那里得到另一半,每个孩子所得到的遗传基因虽然数量相同,但内容有所不同,因此每个孩子都是一个新的组合体,与父母不一样,兄弟姐妹之间也不一样,而形成彼此间的差异。正因为有变异现象,人类才有众多的民族。人们可以很容易地从人群中认出张三、李四,如果没有变异,大家全都是一个样子,社会上的麻烦事就多了。除了外形有不同,变异还包括构成身体的基本物质--蛋白质也存在着变异,每个人都有他自己特异的蛋白质。所以,如果皮肤或器官从一个人移植到另一个人身上便会发生排斥现象,这就是因为他们之间的蛋白质不一样的缘故。 还有一类变异是遗传基因的突变,这类突变往往是由环境中的条件所诱发的,这种突变的基因还可以遗传给下一代。许多基因突变的结果会造成遗传病。 变异也可以完全由环境因素所造成,例如患小儿麻痹症后遗的跛足,感染大脑炎后形成的痴呆等这些性状都是由环境因素所造成的,是因为病毒感染使某些组织受损害,造成生理功能的异常,不是遗传物质的改变,所以不是遗传的问题,因此也不会遗传给下一代。 总之,遗传与变异是遗传现象中不可分离的两个方面,我们有从父母获得的遗传物质,保证我们人类的基本特征经久不变。在遗传过程中还不断地发生变异,每个人又在一定的环境下发育成长,才有了人类的多种多样。 二、遗传变异的科学理论 遗传的分子基础 (一)遗传物质的存在形式 (1)染色体是遗传物质的载体,遗传信息以基因的形式蕴藏于DNA分子中; (2)每个人体体细胞含两个染色体组,每个染色体组的DNA构成一个基因组; (3)广义的基因组包括细胞核染色体基因组和线粒体基因组; (4)人类细胞核染色体基因组中90%左右为DNA重复序列,10%为单一序列; (5)多基因家族是真核基因组中重要的结构之一。 (二)基因的结构及其功能 、真核生物基因的分子结构 (1)、基因的DNA序列由编码序列和非编码序列两部分构成,编码序列是不连续的,被非编码序列分隔开,形成镶嵌排列的断裂形式,因此称为断裂基因;编码序列称为外显子,非编码序列称为内含子; (2)、在每个外显子和内含子的接头区存在高度保守的一致序列,称为外显子-内含子接头,即在每个内含子的5’端开始的两个核苷核为GT,3’端末尾是AG,特称之为GT-AG法则; (3)、真核生物基因的大小相关悬殊,外显子和内含子的关系也不是固定不变的; (4)、DNA分子两条链中,5’→3’链称为编码链,其碱基排列序列中储存着遗传信息;3’→5’链称为反编码链,是RNA合成的模板; (5)、每个断裂基因中第一个外显子和最后一个外显子的外侧都有一段不被转录的非编码区,称为侧翼序列,其上有一系列调控序列,对基因的表达起调控作用。这些结构包括: ①启动子:位于基因转录起始处,是RNA聚合酶的结合部位,能启动基因转录。 ②增强子:位于基因转录起始点的上游或下游,能增强启动子转录,提高转录效率; ③终止子:位于3’端非编码区下游的一段序列,在转录中提供转录终止信号。 、基因的复制 (1)、基因的复制是以DNA复制为基础的,每个DNA分子上有多个复制单位(复制子); (2)、每个复制子有一个复制起点,从起点开始双向复制,在起点两侧各形成一复制叉; (3)、DNA聚合酶只能使DNA链的3’端加脱氧核苷核,故复制只能沿5’→3’方向进行; (4)、与复制叉同向的新链复制是连续的,速度也较快,称为前导链;与复制叉反向的新链复制是不连续的(先要在RNA引物存在下合成一个个冈崎片段,然后在DNA连接酶作用下补上一段DNA),速度也较慢,称为后随链;故DNA的复制是半不连续复制; (5)、复制后的DNA分子都含有一条旧链和一条新链,故DNA的复制又是半保留复制。 、基因的表达 基因表达是DNA分子中所蕴藏的遗传信息通过转录和翻译形成具有生物活性的蛋白质或通过转录形成RNA发挥功能作用的过程。 (1)、转录:是在RNA聚合酶催化下,以DNA为模板合成RNA的过程。 ①新合成好的RNA称为不均一核RNA(也叫核内异质RNA,hnRNA); ②hnRNA要经过“戴帽”和“加尾”以及剪接等加工过程才能形成成熟的mRNA。 (2)、翻译:是以mRNA为模板指导蛋白质合成的过程。 ①mRNA分子中每3个相邻的碱基为三联体,能决定一种氨基酸,称为密码子; ②翻译后的初始产物大多无功能,需经进一步加工才可成为有一定活性的蛋白质。 、基因表达的调控(了解操纵子学说) 、基因的突变 (1)、基因突变的概念:基因突变是DNA分子中的核苷核序列发生改变,导致遗传密码编码信息改变,造成基因表达产物蛋白质的氨基酸变化,从而引起表型的改变。 (2)、基因突变的方式 ①碱基替换 也叫点突变,包括转换和颠换两种方式。其后果可以造成同义突变、错义突变、无义突变或终止密码突变(延长突变)等生物学效应。 ②移码突变 是DNA分子中某一位点增加或减少一个或几个碱基对,造成该位点以后的遗传编码信息全部发生改变。 ③动态突变 微卫星DNA或短串联重复序列,尤其是三核苷酸的重复,在靠近基因或位于基因序列中时,其重复次数在一代一代的传递中会出现明显增加的现象,导致某些遗传病的发生。 (3)、基因突变的修复 ①切除修复 是一种多步骤的酶反应过程,首先将受损的DNA部位切除,然后再合成一个片段连接到切除的部位以修补损伤。 ②重组修复 又称复制后修复,是在DNA受损产生胸腺嘧啶二聚体(T-T)以后,当DNA复制到损伤部位时,再与T-T相对应的部位出现切口,完整的DNA链上产生一个断裂点。此时,在重组蛋白作用下,完整的亲链与有重组的子链发生重组,亲链的核苷酸片段补充了子链上的缺失。重组后亲链的切口在DNA聚合酶作用下,以对侧子链为模板,合成单链DNA片段来填补,随后在DNA连接酶作用下,以磷酸二酯键使新片段与旧链相连接,而完成修复过程。 2、遗传的细胞基础 染色质:在间期细胞核,染色质的功能状态不同,折叠程度也不同,分为常染色质和异染色质两种。1、常染色质 在细胞间期处于解螺旋状态,具有转录活性,呈松散状,染色较浅;2、异染色质 在细胞间期处于凝缩状态,很少进行转录或无转录活性,染色较深;3、性染色质 在间期细胞核中染色体的异染色质部分显示出来的一种特殊结构,有两种:(1)、X染色质 正常女性间期细胞核中有一个染色较深,大小约为10nm的椭圆形小体(了解Lyon假说)。(2)、Y染色质 正常男性间期细胞核用荧光染料染色后,核内可见一个圆形或椭圆形的强荧光小体,直径为3nm左右。 染色体:1、染色体的结构 有丝分裂中期,每一染色体都具有两条染色单体,称为姐妹染色体。两单体之间由着丝粒连接,着丝粒处凹陷缩窄,称初级缢痕。着丝粒将染色体划分为短臂(p)和长臂(q)。在短臂和长臂的末端分别有一特化部位称为端粒。某些染色体的长、短臂上还可见凹陷缩窄的部分,称为次级缢痕。人类近端着丝粒染色体的短臂末端有一球形结构,称为随体。2、染色体的类型 人类染色体分为三种类型:中着丝粒染色体、亚中着丝粒染色体和近端着丝粒染色体。3、染色体的数目 人类体细胞(二倍体细胞,2n)染色体数目为46条(23对,2n=46),其中22对为常染色体,1对为性染色体(女性的两条性染色体为形态相同的XX染色体;男性只有一条X染色体,另一条是较小的Y染色体);正常生殖细胞(单倍体细胞,n)是23条染色体(n=23)。 (三)人类的正常核型:色体数目、形态结构特征的分析叫核型分析。1、非显带核型 根据丹佛体制,将正常人类体细胞的46条染色体分为23对7个组(A、B、C、D、E、F和G组)。在描述一个核型时,首先写出染色体总数(包括性染色体),然后是一个“,”号,最后是性染色体。正常男性核型描述为46,XY;女性为46,XX。2、显带核型 用各种特殊的染色方法使染色体沿长轴显现出一条条明暗交替或深浅相间的带,故又叫带型。根据ISCN规定,描述一特定带时,需要写明4项内容:①染色体号;②臂号;③区号;④带号。 遗传的基本规律:孟德尔提出的分离定律和自由组合定律以及摩尔根提出的连锁与交换定律构成了遗传的基本规律,通称为遗传学三大定律。分离律说的是遗传性状有显隐性之分,这样具有明显显隐性差异的一对性状称为相对性状。相对性状中的显性性状受显性基因控制,隐性性状由一对纯合隐性基因决定。杂合体往往表现显性基因的性状。基因在体细胞中成对存在,在形成配子时,彼此分离,进入不同的子细胞。减数分裂时同源染色体彼此分离,分别进入不同的生殖细胞是分离律的细胞学基础。自由组合律是说生物在形成配子时,不同对基因独立行动,可分可合,以均等的机会组合到同一个配子中去。减数分裂过程中非同源染色体随机组合于生殖细胞是自由组合律的细胞学基础。连锁与交换律是说位于同一条染色体上的基因是互相连锁的,它们常一起传递(连锁律),但有时也会发生分离和重组,是因为同源染色体上的各对等位基因进行了交换。减数分裂中,同源染色体联会和交换是交换律的细胞学基础。 单基因性状的遗传:遗传性状受一对基因控制的,称单基因性状的遗传。单基因性状又叫质量性状。1、决定某种遗传性状的等位基因,在传递时服从分离律;2、当决定两种遗传性状的基因位于不同对染色体上时,这两种单基因性状的传递符合自由组合律。3、如果决定两种遗传性状的基因位于同一对染色体上时,它们的传递将从属于连锁与交换律。 多基因性状的遗传:由多基因控制的性状往往与单基因性状不同,其变异往往是连续的量的变异,称为数量性状。每对基因对多基因性状形成的效应是微小的,称为微效基因。微效基因的效应往往是累加的。多基因遗传性状除受多基因遗传基础影响外,也受环境因素影响。(熟悉多基因遗传假说,了解多基因遗传的特点) 遗传的变异:(一)染色体异常与疾病;染色体异常类;形成机; 数目畸变 整倍性改变 单倍体 多倍体 双雄受精,双雄受精,核内复制 非整倍性改变 亚二倍体 染色体不分离,染色体丢失 超二倍体 结构畸变 缺失(del) 受多种因素影响,如物理因素、化学因素和生物因素等 重复(dup) 倒位(inv) 易位(t) 环状染色体 双着丝粒染色体 等臂染色体 1、一个个体内同时存在两种或两种以上核型的细胞系,这种个体称嵌合体。 2、染色体结构畸变的描述方式有简式和详式两种。 (二)人类的单基因遗传病1、常染色体显性遗传(AD)病 (1)、AD系谱特点:①致病基因位于常染色体上,遗传与性别无关;②患者双亲中至少有一方是患者,但多为杂合体;③患者与正常个体结婚,后代有1/2的发病风险;④系谱中可看到连续传递现象。 (2)、其它AD类型:①不完全显性或半显性,是指杂合体的表现型介于显性纯合体与隐性纯合体的表现型之间;②不规则显性,是指杂合体由于某种原因不一定表现出相应的症状,即使发病,但病情程度也有差异;③共显性,是指一对等位基因无显隐性之分,杂合状态下,两种基因的作用都能表现出来;④延迟显性,有显性致病基因的杂合体在生命早期不表现出相应症状,当到一定年龄后,其作用才表达出来。 2、常染色体隐性遗传(AR)病 (1)、AR系谱特点:①致病基因的遗传与性别无关,男女发病机会均等;②患者双亲往往表型正常,但都是致病基因的携带者,患者的同胞中约有1/4的可能将会患病,3/4表型正常,但表型正常者中2/3是可能携带者;③系谱中看不到连续传递现象,常为散发;④近亲婚配后代发病率比非近亲婚配后代发病率高。 (2)、常见AR病:苯丙酮尿症、白化病、先天性聋哑、高度近视和镰状细胞贫血等。 3、X连锁显性遗传(XD)病 (1)、XD系谱特点:①系谱中女性患者多于男性患者,且女患者病情较轻;②患者双亲中至少有一方是患者;③男性患者后代中,女儿都为患者,儿子都正常;女性患者后代中,子女各有1/2的患病风险;④系谱中可看到连续传递现象。 (2)、常见XD病:抗维生素D性佝偻病。 4、X连锁隐性遗传(XR)病 (1)、XR系谱特点:①人群中男性患者远多于女性患者;②双亲无病时,儿子可能发病,女儿则不会发病;③由于交叉遗传,患者的兄弟、舅父、姨表兄弟和外甥各有1/2的发病风险;④如果女性是患者,父亲一定是患者,母亲一定是携带者或患者。 (2)、常见XR病:甲型血友病、红绿色盲。 5、Y连锁遗传(YL)病 全男性遗传 (三)多基因遗传病 1、有关多基因遗传病的几个重要概念 (1)、易感性 在多基因遗传病中,由多基因遗传基础决定某种多基因病发病风险高低。 (2)、易患性 由遗传基础和环境因素共同作用,决定了一个个体是否易于患病。 (3)、发病阈值 当一个个体的易患性高达一定水平即达到一个限度时,这个个体就将患病,这个易患性的限度称为阈值。 (4)、遗传度 在多基因遗传病中,易患性受遗传基础和环境因素的双重影响,其中遗传基础所起作用大小的程度称为遗传度或遗传率。一般用百分率(%)来表示。 2、多基因遗传病的特点 (1)、有家族聚集倾向,患者亲属的发病率高于群体发病; (2)、随着亲属级别的降低,患者亲属的发病风险迅速降低; (3)、近亲婚配时,子女患病风险增高; (4)、发病率有种族(或民族)差异。 三、遗传与变异在当代 人类基因组计划的工作草图已于今年的6月26日绘制完成,但要将全部30多亿个碱基完全装配完成还需要一段时间,预计要到明年的6月份。即使完成了人类基因组计划的“精图”,也只是我们认识人类基因功能的开始,完全弄清基因的功能及其相互间的作用,至少还要40年的时间。毋庸赘言,这是一项浩繁巨大的工程。 迄今为止,人们对整个人类基因组中所含有的基因数目尚存争议,有人说是3万,有人说是14万,相差非常大。在整个人类基因组序列中,只存在1%的差异,就是这1%的差异导致了人种、肤色、身高、眼睛、胖瘦以及疾病的易感性等方面的不同。科学家除继续研究基因的数量和功能外,基因在多大程度上受外界环境和体内因素的影响以及这种改变是否可以一代代地延续下去,也是需要解决的问题。 上述问题涉及到后成说(epigenetics)这一范畴。后成说是研究通过其他的化学途径,而不是通常所说的碱基突变,使基因活性发生半永久性改变的一门科学。后成说的重要性一直存有很大争议。如果后成说真有科学依据的话,那么它将是解释不同个体之间,甚至不同物种之间存在差异的关键所在,同时还将是疾病发生的一个重要机制。 不同基因的表达:基因含有合成蛋白质的指令,蛋白质合成的过程称为基因表达。但是遗传学家们很早以前就知道通过对DNA链碱基上的化学基团进行修饰来调控基因表达、影响蛋白质的合成。最常见的修饰方式是基因的甲基化(甲基是由一个碳原子和三个氢原子组成的基团),即在基因上添加甲基基团,结果常常会终止基因表达。 科研人员通过对某些哺乳动物的研究发现,此类修饰只存在于个体中,而不遗传给后代,因为这种修饰在精子和卵子细胞中常常被清除。最近有人发现,后成特征在小鼠中可以遗传。在悉尼大学生化学家怀特劳博士所做的实验中,遗传学相同的小鼠,同其父母相比,更像它们的母亲。因为它们继承了其母亲的卵子DNA的甲基化类型。该型甲基化在决定小鼠毛色中起着非常重要的作用。 怀特劳博士小组的大量的研究数据表明,要探明动物是如何把物理特征或疾病易感性传给后代的,有必要先搞清可遗传的后成特征。如果后成特征可遗传,那么这些特征所引起的疾病应能够像普通的基因突变一样在家系之间传递。该研究小组对小鼠的后成标记在传代过程中如何关闭和表达进行了深入地研究。研究人员将一个可以产生特异类型红细胞的基因(称为转基因)导入具有相同遗传学特征小鼠的基因组中(接受该基因的小鼠称之为转基因鼠)。研究发现这些转基因小鼠体内的转基因正以不同的方式表达。有些转基因小鼠体内40%的红细胞表达该基因,而另一些则根本就不表达。同时该小组还对小鼠毛色进行了研究,发现与毛色有关的DNA甲基化增高与转基因的不表达(或称为“沉默”表达)有关。但是在这种情况下,后成性改变可来自父方,也可以来自母方。 令人费解的是,虽然这种基因表达的沉默现象至少可以维持三代,但不是不可逆转的。在该型的后代小鼠与非同类小鼠交配时,发现在后代小鼠中不存在甲基化和表达沉默现象,转基因又可在小鼠的幼崽中获得表达。如果这种基因沉默和再活化现象是自然发生的话,那么就可以解释个体之间和代与代之间差异的原因。 后成说还可以解释物种之间的差异。最近普林斯顿大学的迪尔格曼通过两种相近小鼠的交配,将多个小鼠基因上的后成特征破坏。这些小鼠相互之间不能进行正常的交配,并且它们杂交的后代表现为生长异常。研究人员认为这种生长异常与杂交后代基因上的甲基化模式破坏有关。他们推测后成性效应非常显著,仅靠改变这些特征就可以造就新物种。 大家都知道,物种的产生是遗传变异逐渐积累的结果。但是,迪尔格曼认为有些物种出现之快不是该假说所能解释的。所以物种后成说的假设有一定优势。例如,甲基化可以迅速地关闭整条基因的表达,并引起根本的改变。这种改变足以阻止新的品种与旧品种之间的杂交,尤其是阻止新物种的产生。 四、结论 变异基因的表达:许多生物学家对此种假说表示不屑。基因序列虽不能完全解释动物的特征,但是至少可以解释一些由基因突变所引起的疾病。 疾病基因突变假说的倡导者把癌症作为经典的实例,来说明在个体DNA水平上,到底有多少碱基差错才能导致肿瘤。但加州大学伯克利分校的杜斯博格博士不同意这一观点,认为癌症并不是由基因异常引起的,而是由另一形式的后成现象 染色体异常引起的。 根据癌症基因突变假说,指导细胞分裂和死亡的基因突变使正常的细胞分裂和死亡过程遭到破坏,导致细胞不受控制地生长。但是,最近杜斯博格博士领导的研究小组报道,至今还没有人证实突变的基因会使正常的细胞变为癌细胞。他还指出,如果突变基因对细胞分裂具有显著影响的话,为什么有些情况下,突变发生的数月甚至数年后才发展为癌症,这是非常奇怪的现象。他认为可以用后成性非整倍现象对上述问题加以解释,非整倍性是指细胞具有错误的染色体个数。 在细胞分裂时,染色体排列整齐,通过纺锤体(一种蛋白质的支架)分配到子代细胞中。杜斯博格推测,致癌的化学物质可以影响纺锤体,因此,造成子代细胞具有或多或少的染色体。由于这种错误分配的染色体不稳定,细胞分裂时染色体之间相互混合并发生非自然的重组。 大多数重组对细胞而言是至关重要的,但最终会产生一个分裂异常的细胞。产生这种异常细胞的概率非常小,这种低概率事件可以解释为什么从接触致癌物质到细胞发生癌变,要经过这么长时间。细胞的非整倍性是5000多种肿瘤的一种显著特征。 与个体碱基突变相比,染色体数的增加或减少使细胞表征发生显著改变。因为染色体数目的改变(即非整倍性),可以导致成千上万种蛋白质活性发生改变,而不仅仅是一种或两种蛋白质,导致细胞分裂的失控。假如这种假说成立的话,那么现在试图通过定点修复癌基因来治疗癌症的策略将毫无效果。 杜斯博格博士10年前曾因自己的假说而声名狼藉,他认为人类免疫缺陷病毒(HIV)并不能引起艾滋病。一系列的HIV和艾滋病的研究表明,杜斯博格的理论是极其荒谬的。这严重地损害了他的声誉,因此,他的其他理论也很容易被人忽视。但是,他的非整倍性假说似乎非常有价值。癌症中非整倍体的普遍性尚需进一步阐明。