人工代謝算法若干問題研究.pdf

1、隨著智能科學的深入發(fā)展，涌現(xiàn)出越來越多的智能算法。論文對傳統(tǒng)人工智能算法的發(fā)展歷程進行了回顧和總結。在分析生理學中新陳代謝規(guī)律的基礎上，對生理學中代謝工程的概念和發(fā)展趨勢進行了系統(tǒng)地論述。詳細地闡述了酶的催化特性、活性和反應機理。概述了酶催化反應動力學的主要類型。以對生物體新陳代謝機能的研究為背景建立起人工代謝算法。人工代謝算法和以往的遺傳算法、免疫算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡算法類似，都是基于模擬生物體的特性而提出的智能算法。它通過模擬生物體

2、新陳代謝的機能，將對目標函數(shù)的尋優(yōu)過程看成是代謝物之間不斷契合的過程。通過代謝算子不斷地調整代謝物之間的契合度。隨著代謝物之間的契合達到理想的程度，也實現(xiàn)了對目標函數(shù)的尋優(yōu)操作。人工代謝算法的提出，在一定程度上豐富了人工智能算法的種類。為對智能科學的探索提供了一條新的研究思路和一個新的研究領域。
　　 論文的主要工作如下：
　　 (1)建立了人工代謝算法的主要性能指標。根據(jù)酶的催化機理，通過研究底物之間與酶發(fā)生競爭匹配原

3、理設計了代謝競爭算子。通過改變競爭閾值使算法具有快速搜索到較優(yōu)解的能力。通過研究底物與酶在其契合度較低情況下，酶自動具有尋找合適底物的能力這一原理設計了代謝凋亡算子。通過改變凋亡閾值使算法具有較廣闊的搜索空間。降低了尋優(yōu)過程中陷入局部極值的概率。通過研究代謝反應平衡時代謝物之間相互制約的原理設計了代謝平衡算子。兼顧了尋優(yōu)過程中所需的新個體的產(chǎn)生和保持收斂速度的兩項性能。
　　 (2)在綜合分析和研究競爭算子、凋亡算子、平衡算子的

4、功能上完整設計了人工代謝算法，提出了算法的編碼規(guī)律。研究了人工代謝算法的編碼模式，證明了算法的收斂性和人工酶辨識定理。通過測試函數(shù)對比了人工代謝算法和傳統(tǒng)遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過程中的性能，說明了人工代謝算法的優(yōu)越性。對代謝參數(shù)在函數(shù)尋優(yōu)過程中的地位和作用進行了詳細地分析，得出了相關結論。為優(yōu)化問題選擇合適的代謝參數(shù)提供了有益的參考價值。
　　 (3)通過對代謝物結晶機理的研究，提出了基于代謝反應過程中動態(tài)再結晶過程的模擬淬火計算機

5、制。有效地實現(xiàn)了代謝合成與優(yōu)化進程的交互式調節(jié)。通過建立代謝物狀態(tài)轉移概率的模糊規(guī)則，以物流配送問題為例，有效地說明了淬火計算機制的優(yōu)越性。
　　 (4)通過分析底物與酶合成后形成的中間代謝物編碼理論及凋亡算子的工作原理，提出了利用酶催化來分析故障診斷問題的相關方法。利用底物與酶的匹配關系，對故障進行了定位。同時利用凋亡算子的作用不斷地對診斷過程實行簡化操作，降低了診斷過程的復雜性。建立了代謝流量控制系數(shù)和代謝靈敏度分析的理論，