基于膜系統(tǒng)的微粒群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用.pdf

1、膜計算是一種分布式、并行計算模型，是生物計算的新熱點，又被稱為P系統(tǒng)。膜指生物膜，膜計算是從生命細胞的結(jié)構(gòu)和功能；細胞組織、細胞器官和高級生物組織中細胞群的協(xié)作等現(xiàn)象，抽象提取出來的一種全新的計算模型。膜計算具有分布式、極大并行性、非確定性等特點，因此其在智能計算中有優(yōu)勢。早期大量對P系統(tǒng)的研究都是與膜計算的計算性能相關(guān)，大量P系統(tǒng)研究已證明P系統(tǒng)有與圖靈機相當?shù)膬?yōu)良性能。雖膜計算應(yīng)用研究起步較晚，然而截至目前膜計算應(yīng)用研究已經(jīng)相當活躍

2、，涉及眾多領(lǐng)域。微粒群算法是是一個生物模仿型算法，模擬鳥群覓食過程的遷徙和群體移動。傳統(tǒng)微粒群優(yōu)化算法主要用于解決一些連續(xù)空間優(yōu)化問題，算法存在早熟收斂和對離散問題難以應(yīng)用的弱點。經(jīng)改進得到的二進制微粒群優(yōu)化算法可成功用于求解離散空間的優(yōu)化問題。
　　基于膜計算的非確定性和極大并行性等特點，本文以膜計算模型為基礎(chǔ)的計算框架，分別將改進微粒群算法和二進制微粒群算法引入P系統(tǒng)中，在膜計算框架下實現(xiàn)算法，借助膜系統(tǒng)的高度并行性可以提高運

3、算速度，并行計算是未來趨勢。本文的主要工作如下：
　　第一章為緒論，介紹課題來源、背景、研究意義，闡述了膜計算和微粒群算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并綜述了到目前為止微粒群膜算法的發(fā)展，為以后的研究者提供參考。
　　第二章為基本理論，介紹膜計算及微粒群算法理論的基本理論。對于膜計算主要介紹基本概念、膜計算模型、膜計算對象和規(guī)則。微粒群算法部分主要闡述算法基本原理，基本微粒群算法和算法的流程、特點。
　　第三章采用動態(tài)選擇慣性權(quán)

4、重曲線的方式改進微粒群算法，對微粒群算法的慣性權(quán)重進行分析改進，提出慣性權(quán)重曲線動態(tài)選擇策略。根據(jù)實驗結(jié)果，設(shè)置可行的慣性權(quán)重變化曲線數(shù)量和迭代間隔次數(shù)，運用膜計算你規(guī)則的執(zhí)行來控制慣性權(quán)重曲線的動態(tài)選擇，提出基于動態(tài)膜規(guī)則的微粒群膜算法。根據(jù)帶有活性膜的P系統(tǒng)具有膜運算規(guī)則的特性，將微粒群算法與膜計算進行有機結(jié)合，并對系統(tǒng)的計算復(fù)雜度和精度進行分析論證。
　　第四章介紹了二進制微粒群膜算法。首先對原始二進制微粒群算法進行介紹，提