重组大肠杆菌产耐高温β-糖苷酶发酵条件优化

β-糖苷酶ttβGLY是Thermus thermophilus产生的一种耐高温酶,该酶具有较高的乳糖水解活性和转糖基活性。通过对重组大肠杆菌发酵生产β-糖苷酶ttβGLY条件的研究发现,优化后的培养基组成如下:蛋白胨14g/L,酵母粉7g/L,乳清13.3g/L,NaCl 10g/L,KH2PO43g/L,K2HPO45g/L,MgSO4.7H2O 1g/L。种子培养基组成如下:蛋白胨10g/L,酵母粉5g/L,葡萄糖4g/L,NaCl 10g/L,CaCO35g/L。种龄12h,接种量8%,装量40mL/250mL三角瓶,于37℃发酵24h,菌体干重10.010g/L,酶活可达2.384U/mL,分别是优化前的4.4倍和2.4倍。     

GP algorithm versus hybrid and mixed neural networks

In the current paper, we present an integrated genetic programming (GP) environment called java GP modelling. The java GP modelling environment is an implementation of the steady-state GP algorithm. This algorithm evolves tree-based structures that represent models of inputs and outputs. The motivation of this paper is to compare the GP algorithm with neural network (NN) architectures when applied to the task of forecasting and trading the ASE 20 Greek Index (using autoregressive terms as inputs). This is done by benchmarking the forecasting performance of the GP algorithm and six different autoregressive moving average model (ARMA) NN combination designs representing a Hybrid, Mixed Higher Order Neural Network (HONN), a Hybrid, Mixed Recurrent Neural Network (RNN), a Hybrid, Mixed classic Multilayer Perceptron with some traditional techniques, either statistical such as a an ARMA or technical such as a moving average convergence/divergence model, and a naïve trading strategy. More specifically, the trading performance of all models is investigated in a forecast and trading simulation on ASE 20 time-series closing prices over the period 2001–2008, using the last one and a half years for out-of-sample testing. We use the ASE 20 daily series as many financial institutions are ready to trade at this level, and it is therefore possible to leave orders with a bank for business to be transacted on that basis. As it turns out, the GP model does remarkably well and outperforms all other models in a simple trading simulation exercise. This is also the case when more sophisticated trading strategies using confirmation filters and leverage are applied, as the GP model still produces better results and outperforms all other NN and traditional statistical models in terms of annualized return.     

一种基于UWB的护理机器人定位系统

护理机器人大部分时间在室内工作,由于室内环境比室外复杂且定位环境恶劣,因此需要具有很高的定位精度。为了更好地解决护理机器人的定位问题,建立了一种基于超宽带(UWB)的高精度护理机器人定位系统。首先,采用基于信号到达时间的定位模型,不需标签与基站之间的时钟同步,只需3个基站时钟同步来获取护理机器人上的标签距离各个基站的位置信息;其次,将收集到的位置信息通过室内局域网传输给利用Matlab搭建的上位机系统;最后,在上位机系统内进行偏最小二乘法线性回归,再通过遗传算法进一步对数据进行优化得到精确的位置信息,并进行仿真分析。结果表明,系统的定位精度相比于TDOA模型直接定位有较大的提高,能达到护理机器人的定位要求。基于超宽带技术的定位方法还可以应用于仓储物流小车等其他室内移动设备的高精度定位。     

Comment on sustainability and innovation in staple crop production in the US Midwest

This comment highlight issues when comparing genetically modified (GM) crops to non-GM ones across countries. Ignoring structural differences between agricultural sectors and assuming common yield trajectories before the time of introduction of GM crops results on misestimating the effect of GM varieties. Further data collection and analyses should guide policy-makers to encourage diverse approaches to agriculture, rather than excluding specific technologies (like GM crops) from the onset.     

基于多层路径规划的自动布线优化研究

为实现大规模集成电路中的"自动布线问题",首先针对单层平面内通道自动布线问题使用A*算法,发现上下引脚连接线路发生路径冲突时,单通道自动布线问题无解.对多层数电路通道自动布线使用Floyd算法建模,分别对每层线路进行优化.构建基于遗传算法的A*目标函数最优化自动布线模型,来解决三维空间结构优化、系统整体布线距离优化以及金属线与通孔寄生电阻最小化问题.之后使用样本测例对建立的模型进行验证,提出新的解决路线.     

基于遗传算法的煤炭城市发展水平组合评价研究

组合评价方法的建模技术对于信息不完备的经济系统具有一定的实用性。本文分别采用主观赋权法中的综合指数法,以及客观赋权法中的主成分分析法、信息熵法和投影寻踪法,对我国25个地级煤炭城市发展水平进行了综合评价和排位;其次,建立了基于遗传算法的组合评价模型,应用该模型对25个地级煤炭城市的发展状况重新进行了综合评价和排位,其结果更加科学、合理。     

基于航空公司飞机滑行油耗均衡原则的机场停机位分配算法

机位是机场的重要资源,高效、合理的分配机位是机场运行的一个重要环节,也是机场地面作业的一个重要任务。本文建立了以各航空公司飞机滑行耗油均衡的目标机位分配策略,并采用遗传算法进行求解。数据结果证明了模型的和算法的有效性,表明该分配策略具有一定的理论价值和实际意义。     

地震灾害初期应急药品的车辆调度研究

针对地震灾害初期救灾药品需求的时间紧迫性、种类复杂性等特点进行分析,研究药品配送中的车辆调度问题,建立了以时间最短为目标的单车场、多车型、多约束条件的药品配送车辆调度模型。用基于自然数编码的遗传算法对其进行求解,通过Matlab比较了不同参数对结果的影响,最终实现了该算法。从数据结果来看,得到的解是比较满意的。     

汽车再制造逆向物流网络优化设计

首先构建了汽车再制造逆向物流网络混合整数线性规划模型,然后设计了基于遗传算法的求解汽车再制造逆向物流网络优化模型的启发式算法,最后通过算例验证了网络设计方法的有效性。