基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)優(yōu)化算法研究.pdf

1、人工免疫網(wǎng)絡(luò)是人工免疫系統(tǒng)中的一個(gè)重要分支，主要基于克隆選擇、免疫網(wǎng)絡(luò)等免疫學(xué)原理。本文主要研究人工免疫網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法并設(shè)計(jì)用于藥代動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)優(yōu)化的求解方法，此外針對(duì)人工免疫網(wǎng)絡(luò)與單純形的混合模式展開討論以提高算法的優(yōu)化性能。本文的工作主要集中在以下幾個(gè)方面:
　　 1.首先研究用于藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)優(yōu)化的人工免疫網(wǎng)絡(luò)PKAIN，將PKAIN人工免疫網(wǎng)絡(luò)用于藥代動(dòng)力學(xué)房室模型參數(shù)優(yōu)化問題，并與遺傳算法(GA)、單純形法及高斯牛頓非

2、線性最小二乘法進(jìn)行比較。然后引入迭代拉普拉斯逆變換方法，對(duì)非線性微分方程進(jìn)行數(shù)值求解，擴(kuò)展PKAIN算法以解決非線性藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)優(yōu)化問題。由于應(yīng)用迭代拉普拉斯逆變換方法可以對(duì)給定時(shí)間段內(nèi)的非線性微分方程進(jìn)行分布式數(shù)值求解，因此擴(kuò)展后的PKAIN算法也可以設(shè)計(jì)基于分布式網(wǎng)絡(luò)的非線性藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)優(yōu)化方法，提高算法的執(zhí)行速度。此外，提出了規(guī)格化網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞抑制函數(shù)，并與現(xiàn)有的人工免疫網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞抑制函數(shù)方法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明，新的網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞抑制函數(shù)

3、可以簡(jiǎn)化人工免疫網(wǎng)絡(luò)的壓縮閾值參數(shù)設(shè)置。
　　 2.討論了人工免疫網(wǎng)絡(luò)與單純形法的多種結(jié)合方式，提出了基于迭代分組并發(fā)單純形算子由此形成PKAIN2人工免疫網(wǎng)絡(luò)，其中迭代分組并發(fā)單純形對(duì)克隆變異后生成的網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞進(jìn)行分組，然后執(zhí)行單純形操作以提高算法的局部搜索能力。這種人工免疫網(wǎng)絡(luò)雖提高了尋優(yōu)能力，但同時(shí)增加了執(zhí)行時(shí)間。
　　 3.隨后，本文提出了新型的人工免疫網(wǎng)絡(luò)與單純形混合模式PKAIN-spx人工免疫網(wǎng)絡(luò)單純形算法，