【摘要】：膜計算是自然計算的一個重要分支,其研究的計算模型被稱為膜系統(tǒng)即P系統(tǒng),具有極大并行性和分布式特點。膜算法是膜計算中比較熱門的研究方向,主要是將膜系統(tǒng)和各種啟發(fā)式算法相結合來解決實際問題,它是膜計算和實際應用之間的橋梁,目前來說,關于細胞型和組織型膜算法的研究成果比較多,關于神經(jīng)型的膜算法研究相對較少,本文主要研究關于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的膜算法。組合優(yōu)化問題是指在給定的約束條件下,求得使目標函數(shù)最大或最小的變量組合問題。從理論上來說,任何一個組合優(yōu)化問題都能夠通過枚舉法找到最優(yōu)解,但是隨著問題規(guī)模的擴大,會出現(xiàn)所謂的組合爆炸問題。近年來,啟發(fā)式優(yōu)化算法的出現(xiàn)為解決組合優(yōu)化問題提供了一條新的途徑,同時,根據(jù)膜系統(tǒng)的特性,膜系統(tǒng)的高度并行性又能夠進一步提高啟發(fā)式算法的效率,所以本文將啟發(fā)式算法與膜系統(tǒng)相結合,來解決組合優(yōu)化問題。本文從理論和應用兩個方面進行了研究,首先提出了局部同質的異質加權脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng),并通過模擬注冊機,研究了該系統(tǒng)的計算能力,其次將該膜系統(tǒng)與啟發(fā)式算法相結合,并用來解決兩種典型的單目標組合優(yōu)化問題。主要研究內容如下:一是依據(jù)神經(jīng)中樞的生物機制,提出了局部同質性的概念,并根據(jù)此概念設計了局部同質的異質加權脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng),然后在產生模式和接收模式下模擬了注冊機的工作,證明了局部同質的異質加權脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)的計算通用性。二是提出了優(yōu)化的局部同質的異質加權脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)(優(yōu)化IHWSNP系統(tǒng))。首先把SNP系統(tǒng)能夠產生二進制語言的特性和所提出的局部同質性概念相結合,設計了擴展脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)(ESNPS),然后將ESNPS結合啟發(fā)式優(yōu)化算法,設計了優(yōu)化IHWSNP系統(tǒng)。將PSO作為優(yōu)化IHWSNP系統(tǒng)的導向器算法,提出了基于PSO算法的IHWSNP系統(tǒng),解決了置換流水車間調度問題,并且我們在證明其可行性的同時,和基本的粒子群算法作對比,證明了基于PSO算法的IHWSNP系統(tǒng)的有效性。三是進一步改進了優(yōu)化IHWSNP系統(tǒng),增加了開關控制器的功能,用控制器內規(guī)則來控制擴展脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)集群的激發(fā)與否,仿真實驗結果表明,此系統(tǒng)能夠有效地解決置換流水車間調度問題中的Rec類問題。四是將優(yōu)化IHWSNP系統(tǒng)的改進結構與遺傳算法相結合,提出了基于GA算法的IHWSNP系統(tǒng),用來解決30個城市的旅行商問題,結果表明,基于GA算法的IHWSNP系統(tǒng)在尋找最優(yōu)解方面比傳統(tǒng)的遺傳算法更有優(yōu)勢。
【圖文】：

圖 1-1 粒子群算法速度及位置更新示意圖群規(guī)模等于 ，每個粒子在 D 維空間中， ( ) ( , -)分別代表第 i 個粒子的位置和速度，在在第 i 個粒子的第 j 維上，位置以及速度的更新公式如 ( ) ( ) ( ) . ( )/ . ( )/和 ( )分別代表第 t 步時，第 i 個粒子在第 j 維的坐的先前速度對當前個體影響的慣性權重，， 1和 2為學，通常在[0, 2]之間取值。 1和 2是在[0, 1]范圍內 變 量 。 , - 個 體 極

加法模塊的神經(jīng)元
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;F224

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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相關博士學位論文 前1條

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本文編號：2637534