基于P系統(tǒng)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法及應(yīng)用.pdf

1、新世紀(jì)首屆膜計(jì)算研討會是膜計(jì)算領(lǐng)域研究的起源，膜計(jì)算模型的原理源于由細(xì)胞組成的器官或組織以及活細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能，從其中抽象總結(jié)出計(jì)算思想或模型，形成具有層次結(jié)構(gòu)、分布式且有并行性的計(jì)算模型。研究已證明，膜計(jì)算模型和圖靈機(jī)具有等價(jià)性。
　　粒子群算法是群體智能領(lǐng)域具有代表性的算法之一。粒子群算法在提出伊始時較為單一，針對的是單目標(biāo)優(yōu)化問題，缺少處理約束條件和多目標(biāo)問題的機(jī)制，如何創(chuàng)新設(shè)計(jì)相應(yīng)的機(jī)制或策略，使算法能夠解決此類問題，必將

2、影響到算法能否進(jìn)一步向前發(fā)展、能否轉(zhuǎn)化成實(shí)際生產(chǎn)力。
　　已有少數(shù)研究者關(guān)注PSO算法與膜計(jì)算模型的改進(jìn)與結(jié)合，但僅限于借助膜系統(tǒng)的高度并行性，在膜計(jì)算模型的框架下實(shí)現(xiàn)算法。本文主要聚焦于對粒子群算法改進(jìn)、類細(xì)胞P系統(tǒng)改進(jìn)以及算法融合一體的最佳結(jié)構(gòu)與相應(yīng)規(guī)則等的研究，在實(shí)現(xiàn)算法的基礎(chǔ)上研究算法性能更高效的改進(jìn)，使PSO算法中粒子尋優(yōu)機(jī)制更加完善、種群多樣性更加豐富、膜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)更加優(yōu)化、系統(tǒng)運(yùn)行的高并行性更加明顯。
　　概括

3、來講，本文的主要研究內(nèi)容有：
　　一是提出基于逆粒子群優(yōu)化算法的P系統(tǒng)（NPSO-P系統(tǒng)），并從膜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、實(shí)驗(yàn)框架、規(guī)則執(zhí)行等方面介紹NPSO-P系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證其優(yōu)越性。
　　二是提出基于逆向?qū)W習(xí)機(jī)制的粒子群算法（CODPSO）。算法設(shè)計(jì)部分詳細(xì)介紹改進(jìn)的優(yōu)化策略，包括參數(shù)設(shè)計(jì)里面的慣性權(quán)重、異步變化的學(xué)習(xí)因子和時間飛行因子，以及引入速度限制以及反彈策略解決界限問題，并且為增加粒子群的多樣性引入逆向?qū)W習(xí)機(jī)制，避

4、免陷入局部最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)部分通過獨(dú)立的分實(shí)驗(yàn)以及整體的總實(shí)驗(yàn)，證明各優(yōu)化點(diǎn)的優(yōu)勢以及改進(jìn)算法的優(yōu)越性。
　　三是提出基于酶數(shù)值膜系統(tǒng)的動態(tài)權(quán)重粒子群算法（CODPSO-AEPS）?；诜N群協(xié)作的思想，CODPSO-AEPS算法將CODPSO算法運(yùn)行機(jī)制與膜系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)、規(guī)則等融合一體，將每個粒子的位置信息看成是膜區(qū)域內(nèi)的對象，通過規(guī)則的運(yùn)行完成粒子間信息的交換和位置的尋優(yōu)，借助膜融合規(guī)則實(shí)現(xiàn)取值策略的擇優(yōu)執(zhí)行，使算法收斂速度加快，使