人工代謝算法若干問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著智能科學(xué)的深入發(fā)展,涌現(xiàn)出越來(lái)越多的智能算法。論文對(duì)傳統(tǒng)人工智能算法的發(fā)展歷程進(jìn)行了回顧和總結(jié)。在分析生理學(xué)中新陳代謝規(guī)律的基礎(chǔ)上,對(duì)生理學(xué)中代謝工程的概念和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了系統(tǒng)地論述。詳細(xì)地闡述了酶的催化特性、活性和反應(yīng)機(jī)理。概述了酶催化反應(yīng)動(dòng)力學(xué)的主要類型。以對(duì)生物體新陳代謝機(jī)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(luò)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(guò)模擬生物體

2、新陳代謝的機(jī)能,將對(duì)目標(biāo)函數(shù)的尋優(yōu)過(guò)程看成是代謝物之間不斷契合的過(guò)程。通過(guò)代謝算子不斷地調(diào)整代謝物之間的契合度。隨著代謝物之間的契合達(dá)到理想的程度,也實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)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(duì)智能科學(xué)的探索提供了一條新的研究思路和一個(gè)新的研究領(lǐng)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(biāo)。根據(jù)酶的催化機(jī)理,通過(guò)研究底物之間與酶發(fā)生競(jìng)爭(zhēng)匹配原

3、理設(shè)計(jì)了代謝競(jìng)爭(zhēng)算子。通過(guò)改變競(jìng)爭(zhēng)閾值使算法具有快速搜索到較優(yōu)解的能力。通過(guò)研究底物與酶在其契合度較低情況下,酶自動(dòng)具有尋找合適底物的能力這一原理設(shè)計(jì)了代謝凋亡算子。通過(guò)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(guò)程中陷入局部極值的概率。通過(guò)研究代謝反應(yīng)平衡時(shí)代謝物之間相互制約的原理設(shè)計(jì)了代謝平衡算子。兼顧了尋優(yōu)過(guò)程中所需的新個(gè)體的產(chǎn)生和保持收斂速度的兩項(xiàng)性能。
   (2)在綜合分析和研究競(jìng)爭(zhēng)算子、凋亡算子、平衡算子的

4、功能上完整設(shè)計(jì)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(shí)定理。通過(guò)測(cè)試函數(shù)對(duì)比了人工代謝算法和傳統(tǒng)遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中的性能,說(shuō)明了人工代謝算法的優(yōu)越性。對(duì)代謝參數(shù)在函數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中的地位和作用進(jìn)行了詳細(xì)地分析,得出了相關(guān)結(jié)論。為優(yōu)化問(wèn)題選擇合適的代謝參數(shù)提供了有益的參考價(jià)值。
   (3)通過(guò)對(duì)代謝物結(jié)晶機(jī)理的研究,提出了基于代謝反應(yīng)過(guò)程中動(dòng)態(tài)再結(jié)晶過(guò)程的模擬淬火計(jì)算機(jī)

5、制。有效地實(shí)現(xiàn)了代謝合成與優(yōu)化進(jìn)程的交互式調(diào)節(jié)。通過(guò)建立代謝物狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的模糊規(guī)則,以物流配送問(wèn)題為例,有效地說(shuō)明了淬火計(jì)算機(jī)制的優(yōu)越性。
   (4)通過(guò)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(lái)分析故障診斷問(wèn)題的相關(guān)方法。利用底物與酶的匹配關(guān)系,對(duì)故障進(jìn)行了定位。同時(shí)利用凋亡算子的作用不斷地對(duì)診斷過(guò)程實(shí)行簡(jiǎn)化操作,降低了診斷過(guò)程的復(fù)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,

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