基于细胞膜演化规则的仿生算法.doc

基于细胞膜演化规则的仿生算法.doc基于细胞膜演化规则的仿生算法摘要:蚁群算法、遗传算法和粒子群算法等从生物系统中得到启发,借鉴生物规则而形成的智能方法在生产实践中被广发应用,获得良好效果。细胞膜层次上的生物规则已被抽象并应用到形式化计算模型的设计中。该文的工作有别于膜计算中的形式化研究,模拟细胞膜演化规则,建立求解带约束最优化问题的细胞膜仿生算法。利用国际通用标准测试函数,验证了该方法的有效性。关键词:膜计算;最优化问题;仿生优化算法中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)13-3146-02 putingBasedonOptimizationAlgorithm CHENLu-sheng1,XINGJie-qing2 (,QiongtaiTeachersCollege,Haikou571100,China;?nology,QiongtaiTeachersCollege,Haikou571100,China) Abstract:Intelligentmethods,suchasantcolonyalgorithm,,thisworksimu?,thismethodisvali?datedbyusinginternationalstandardtestingfunctions. Keywords:puting;optimizationproblem;optimizationalgorithm 仿生算法是指受生物系统的启发,模拟生物系统中的演化规则而设计的计算方法,例如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法和人工神经网络等。这些方法被广泛地应用到各种生产实践中,获得了良好的效果。在细胞膜层次上,生物演化规则已经被形式化地抽象出来,并且得到了许多研究。抽象生物细胞结构和功能,形式化细胞膜层次上的化学物质演化规则,利用这些演化规则和细胞抽象结构而设计新的形式化计算模型,已经逐渐形成一个新的研究领域,被称为“膜计算”(puting)。膜计算形式化研究细胞与细胞膜结构以及其上的生物演化规则,建立的仿生计算模型称为膜系统,也称为P系统。生物系统中的演化规则应用到最优化问题求解方法的设计中产生了许多仿生算法。该文试图将细胞膜上的演化规则融入到最优化问题的求解方法的设计中。Gabriel与Daniela最早使用基于P系统的优化算法进行函数优化[2],受P系统进化规则不确定性应用的启发,他们提出了一种新的进化算子应用策略,即选择、交叉、变异等算子不再是依次使用,而是随机使用的方式。将此策略与差分进化算子相