本文選題：膜計算 + 概率膜系統(tǒng)��； 參考：《西南交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：在計算機科學中,膜計算是一個非常前沿的研究領(lǐng)域。膜計算的計算模型(稱為P系統(tǒng)或膜系統(tǒng))是受生物細胞的啟發(fā)而探索出來的。膜系統(tǒng)具有離散性、極大并行性、模塊化和分布式、可擴展性和非確定性等諸多適合應(yīng)用研究和理論研究的顯著特點。隨著膜計算的不斷發(fā)展,研究者提出概率膜系統(tǒng),并將其應(yīng)用于研究實際生態(tài)系統(tǒng)的種群動態(tài)性。概率膜系統(tǒng)應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)種群動態(tài)性建模,不僅能充分展示膜計算的顯著特點,而且為生態(tài)系統(tǒng)種群動態(tài)性研究提供了新的方法,是膜計算應(yīng)用研究中正在開展的新興方向。大熊貓是非常珍貴的動物,對其進行種群動態(tài)性研究,有利于管理者更好的掌握大熊貓種群數(shù)量變化趨勢。因此,本文使用概率膜系統(tǒng)研究分析大熊貓種群動態(tài)性。論文的主要工作及研究成果如下:1.構(gòu)建圈養(yǎng)大熊貓種群動態(tài)性概率膜計算模型。首先,詳細地介紹使用概率膜系統(tǒng)對生態(tài)系統(tǒng)種群動態(tài)性建模的一般方法,然后,基于成都大熊貓繁育研究基地大熊貓譜系數(shù)據(jù),設(shè)計了一個具有兩層膜結(jié)構(gòu),形式化表示大熊貓生態(tài)系統(tǒng)的一系列對象和規(guī)則的概率膜計算模型,最后使用MeCoSim軟件仿真實現(xiàn)構(gòu)建的模型。2.構(gòu)建圈養(yǎng)大熊貓種群動態(tài)性概率膜計算擴展模型。在上一章構(gòu)建的概率膜計算模型中加入救護模塊,設(shè)計了研究大熊貓種群動態(tài)性的概率膜計算擴展模型,并使用MeCoSim軟件對構(gòu)建的擴展模型進行仿真實現(xiàn)。3.構(gòu)建圈養(yǎng)大熊貓種群動態(tài)性概率膜計算改進模型。對上一章構(gòu)建的概率膜計算擴展模型中繁殖模塊進行優(yōu)化,使其繁殖規(guī)則更加符合大熊貓實際繁殖行為,設(shè)計了研究大熊貓種群動態(tài)性的概率膜計算改進模型,并使用MeCoSim軟件仿真實現(xiàn)構(gòu)建的改進模型。本文研究工作是國家自然科學基金項目(大熊貓生態(tài)系統(tǒng)膜計算模型建模機制研究,批準號:61672437)的主要研究內(nèi)容。
[Abstract]:Membrane computing is a very frontier research field in computer science. The computational model of membrane computing (called P system or membrane system) was explored by biological cells. Membrane systems are characterized by discreteness, maximum parallelism, modularization and distribution, extensibility and uncertainty, etc. With the development of membrane computing, the probabilistic membrane system is proposed and applied to study the population dynamics of real ecosystem. The application of probabilistic membrane system to ecosystem population dynamic modeling can not only fully demonstrate the remarkable characteristics of membrane computing, but also provide a new method for the study of ecosystem population dynamics. It is a new direction in the research of membrane computing application. Giant panda is a very precious animal. It is helpful for managers to study the population dynamics of giant panda. Therefore, the dynamics of giant panda population is studied by using probabilistic membrane system. The main work and research results are as follows: 1. The dynamic probability membrane model of captive giant panda population was established. Firstly, the general method of using probabilistic membrane system to model the dynamics of ecosystem population is introduced in detail. Then, based on the data of giant panda pedigree in Chengdu Giant Panda breeding Research Base, a two-layer membrane structure is designed. The probabilistic membrane computing model for describing a series of objects and rules of giant panda ecosystem is formalized. Finally, the model constructed by MeCoSim software is implemented. The dynamic probability membrane model of captive giant panda population was established. In the last chapter, the probabilistic membrane computing expansion model is designed to study the dynamics of giant panda population by adding rescue module into the probability membrane computing model, and the extended model is simulated by MeCoSim software. An improved model for dynamic probability membrane calculation of captive giant panda population was established. This paper optimizes the propagation module in the expanded model of probability membrane computing, which is constructed in the previous chapter, and makes its reproduction rules more consistent with the actual reproduction behavior of giant panda. An improved model of probability membrane calculation for studying the dynamics of giant panda population is designed. The improved model is realized by using MeCoSim software simulation. The research work of this paper is the main research content of the project of National Natural Science Foundation of China (Research on the Modeling Mechanism of Giant Panda ecosystem membrane Computation Model, Grant No.: 6167243737).
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q958.1

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本文編號：2045971