啟發(fā)式優(yōu)化算法的方法和應(yīng)用研究.pdf

1、該文對啟發(fā)式優(yōu)化算法的改進和發(fā)展及其在環(huán)境污染物分析和處理以及分子對接中的應(yīng)用方面進行了研究.在方面研究方面,該文首先詳細地討論了并發(fā)展了數(shù)值遺傳算法中使用的運算控制,增強了數(shù)值遺傳算法的魯棒性.其次,該文在對遺傳算法與禁忌搜索算法進行分析的基礎(chǔ)上,成功地把禁忌搜索獨有的記憶功能引入到遺傳算法的搜索過程之中,將數(shù)值遺傳算法和禁忌搜索有機地結(jié)合起來,分別發(fā)揮了數(shù)值遺傳算法的全局搜索能力和禁忌搜索的局部爬山能力.該結(jié)合的算法在對環(huán)境污染物的

2、分析取得了較為滿意的結(jié)果.在對粒子群算法的研究之中,針對具體的優(yōu)化問題,該文還詳細地探討了粒子群算法中使用的參數(shù)的調(diào)節(jié)問題.通過使用合適的粒子群算法參數(shù),成功是將粒子群算法應(yīng)用于環(huán)境污染物的分析之中,并取得了較好的結(jié)果.在深入研究粒子群算法機理的基礎(chǔ)上,該文創(chuàng)造性地提出了兩層粒子群算法這一全新優(yōu)化的思想,并在實際應(yīng)用中得以實現(xiàn).該文應(yīng)用兩層粒子群算法,在對蛋白質(zhì)—配體小分子的半柔性對接中取得了很好的結(jié)果.在使用了諸多啟發(fā)式優(yōu)化算法的同時

3、,該文還深入地討論了啟發(fā)式優(yōu)化算法在優(yōu)化過程中存在的特點,并且對遺傳算法、遺傳算法結(jié)合禁忌搜索以及粒子群算法各自的特點進行了詳細的比較.在應(yīng)用研究方面,該文首先將數(shù)值遺傳算法和粒子群算法結(jié)合化學(xué)計量學(xué)中的正交投影方法應(yīng)用于環(huán)境污染物多氯聯(lián)苯的色譜分析之中,比較好地解決了多氯聯(lián)苯同系物色譜峰重疊的優(yōu)化解析問題.通過對多氯聯(lián)苯標(biāo)準(zhǔn)混合物的恒溫譜圖的解析,得到多種多氯聯(lián)苯同系物的色譜柱保留特征值.這些多氯聯(lián)苯化合物色譜柱保留特征值的獲得對于環(huán)

4、境樣品中多氯聯(lián)苯的準(zhǔn)確的定性以及定量分析提供了一個比較可靠的方法,對于進一步建立環(huán)境中多氯聯(lián)苯分析體系有著重大的意義.其次,該文對辣根過氧化物酶催化氧化環(huán)境污染物苯酚的反應(yīng)過程進行了分析,應(yīng)用數(shù)值遺傳算法結(jié)合正交投影方法對反應(yīng)過程中的光譜信息進行了成功的解析,得到了辣根過氧化物酶催化反應(yīng)的中間體HRP-Ⅰ和HRP-Ⅱ的純光譜,以及催化氧化環(huán)境污染物苯酚的反應(yīng)的動力學(xué)譜,為研究辣根過氧化物酶對環(huán)境中芳香族污染物的氧化過程機理研究提供了有價