發(fā)布時間：2018-06-18 14:53

  本文選題：膜計算 + P系統(tǒng)��； 參考：《廣西大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為自然計算中最年輕的分支,膜計算(也稱P系統(tǒng))主要研究如何從細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能,以及生物的組織、器官的結(jié)構(gòu)與功能中建立起來計算模型。大量的研究表明,膜計算模型具有圖靈機(jī)的計算能力,研究膜計算模型可以在允許時間范圍內(nèi)解決計算難問題。膜計算應(yīng)用研究中通常會采用P系統(tǒng)設(shè)計的優(yōu)化方法用來解決實(shí)際應(yīng)用中的一些問題,其中主要與遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等結(jié)合,用來解決包括旅行商問題、背包問題、機(jī)器人路徑規(guī)劃問題等。但是到目前為止,大多數(shù)的研究沒有考慮到膜與膜之間的通信交流。由于細(xì)胞與環(huán)境之間的濃度不同,細(xì)胞之間會被動的運(yùn)輸化學(xué)物質(zhì),本文將引用這種通信方式,并且將膜計算原理的三大特點(diǎn)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法中,從而設(shè)計出了一種新的優(yōu)化算法——多膜遺傳算法。本文所介紹的多膜遺傳算法,對于三個單獨(dú)的膜結(jié)構(gòu),以細(xì)胞之間的濃度通信為基礎(chǔ),將變?nèi)后w規(guī)模遺傳算(VPGA)法分別應(yīng)用到三個膜系統(tǒng)中,并且將標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(GA)中三種進(jìn)化規(guī)則由串行改為并行。濃度通信機(jī)制可以使三個種群數(shù)目平均分配,變?nèi)后w規(guī)模遺傳算法可以使種群不至于收斂的太快,也不會浪費(fèi)計算資源。這不但提高了搜索的質(zhì)量還兼顧了快速尋優(yōu)的效果。本文采用實(shí)數(shù)編碼將新的算法程序在MATLAB中編譯完成,并且通過幾個經(jīng)典函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,研究結(jié)合之后算法的有效性,并且與傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行比較。最后,驗(yàn)證了多膜遺傳算法的有效性,并將其應(yīng)用到非最小相位系統(tǒng)校正裝置的參數(shù)尋優(yōu)中。在MATLAB環(huán)境下,通過結(jié)合SIMULINK仿真,實(shí)現(xiàn)了對該控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化,并且取得了理想的控制效果。
[Abstract]:As the youngest branch of natural computing, membrane computing (also called P system) mainly studies how to establish computational models from the structure and function of cells, as well as the structure and function of biological tissues and organs. A large number of studies have shown that the membrane computing model has the computing power of the Turing machine, and the membrane computing model can solve the difficult problem within the allowable time range. In the application research of membrane computing, the optimization method of P system design is usually used to solve some problems in practical application, which are mainly combined with genetic algorithm, particle swarm algorithm, ant colony algorithm, simulated annealing algorithm and so on. It is used to solve the traveling salesman problem, knapsack problem, robot path planning problem and so on. However, up to now, most studies have not considered the communication between membrane and membrane. Because of the different concentration between the cell and the environment, the cells can transport the chemical substances passively. In this paper, we will use this communication mode, and apply the three characteristics of the membrane computing principle to the standard genetic algorithm. Thus, a new optimization algorithm, multi-membrane genetic algorithm, is designed. In this paper, for three single membrane structures, the variable population size genetic algorithm (VPGA) is applied to the three membrane systems based on the concentration communication between cells. And the three evolutionary rules in the standard genetic algorithm (GA) are changed from serial to parallel. The concentration communication mechanism can make the three populations equally distributed, and the variable population size genetic algorithm can make the population not converge too fast, nor waste computing resources. This not only improves the quality of search, but also gives consideration to the effect of fast optimization. In this paper, the new algorithm program is compiled in MATLAB by real number coding, and verified by several classical functions. The validity of the algorithm is studied and compared with the traditional genetic algorithm. Finally, the effectiveness of the multi-membrane genetic algorithm is verified and applied to the parameter optimization of the non-minimum phase system calibration device. In MATLAB environment, the parameters of the control system are optimized by Simulink simulation, and the ideal control effect is obtained.
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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10 李s，

本文編號：2035871