遺傳算法在DNA計算中的研究與應用.pdf

1、DNA計算是一門新的科學領域，雖然目前還處在剛剛起步的階段，但是已經成為一個極具開發(fā)價值的生物科學研究的前沿領域。DNA計算的基本原理是：首先利用DNA分子的雙螺旋結構和堿基互補配對原則進行信息編碼，將所要處理的問題映射成為特定的DNA分子片段；其次在生物酶的作用下，通過可控的生化反應生成問題的解空間；最后利用各種生物技術進行檢測并且獲得運算的結果。遺傳算法是一種模擬生物進化過程與機制求解問題的自組織、自適應的人工智能技術，以生物進化論

2、和遺傳變異理論作為基礎。針對標準遺傳算法存在的不足：當需要解決的優(yōu)化問題的參數(shù)變量是連續(xù)變量時，使用傳統(tǒng)的二進制編碼技術會導致在編碼長度與計算精度之間很難達到平衡；在標準遺傳算法中交叉算子、變異算子是固定不變的，會對遺傳算法的運行效率造成很大的負面影響；標準遺傳算法局部搜索能力較弱，容易陷入局部最優(yōu)解。在DNA計算中充當載體的DNA分子攜帶了豐富的遺傳信息，能夠促進遺傳算法更好的模擬生物的遺傳規(guī)律和基因調控機理，改善遺傳算法的性能。提出

3、一種建立在DNA編碼的遺傳模型基礎上的遺傳算法即DNA-GA算法，并且在算法的操作過程中改進交叉算子和變異算子，使得DNA-GA算法能夠更好的解決各種復雜的優(yōu)化問題。在問題越來越復雜化的今天，對于控制系統(tǒng)的要求也越來越高。將提出的這種新型的DNA-GA算法用于對控制系統(tǒng)中的PID控制器參數(shù)優(yōu)化整定，通過對典型的PID控制器參數(shù)優(yōu)化整定的仿真計算和對比研究，驗證了所提算法相對于標準遺傳算法的優(yōu)越性與有效性，得到的控制參數(shù)能夠更好的應用于控