本文从交互式遗传算法的基础理论、算法性能改进和实验平台3个方面进行研究。 在基础理论方面，首先研究交互式遗传算法的特征，分析用户偏好扮演环境角色、环境漂移特点、个体适应值随进化代数变化以及适应值噪声等问题；其次，基于关系代数建立交互式遗传算法模型，并对交互式遗传算法的各个要素进行抽象描述。 在算法性能改进方面， 主要从缩小搜索空间角度和机器代替用户角度进行研究。首先从缩小搜索空间角度提出两种改进方法：第一种是基于灭绝机制的优胜劣汰牵制策略，重点给出基于禁忌值的物种灭绝和基于无重复原则的个体灭绝

基于独立成分分析的基因共表达网络推论（ICAnet）来解密功能模块，以实现更好的单细胞聚类和批次整合 互联网 我们在单细胞聚类中引入了独立成分分析（ICA），以将基因表达矩阵分解为许多独立成分。 每个独立的成分均以共表达模式为特征，并与某些有意义的生物学途径相关。 这种概念使ICAnet能够识别不同批次数据集之间的共享基因共表达模块。 基于这样的想法，即源自同一细胞类型的不同批次的scRNA-seq数据集不会显示出完全相同的基因表达模式，但关键的共表达模块通常倾向于保持相似的ICAnet对，从而