突生演化系統(tǒng)模型和算法研究.pdf

1、復(fù)雜性科學(xué)是一門主要研究復(fù)雜涌現(xiàn)機(jī)制和系統(tǒng)自組織特性的前沿性、交叉性和綜合性學(xué)科,有關(guān)"復(fù)雜性"的研究思想和研究方法體現(xiàn)了科學(xué)發(fā)展的時(shí)代特點(diǎn)和哲學(xué)觀念的重大變革.復(fù)雜涌現(xiàn)機(jī)制是當(dāng)前復(fù)雜性研究的中心課題.從空間角度看,"涌現(xiàn)"由大量局部非線性作用引發(fā);從時(shí)間角度看,"涌現(xiàn)"是一個(gè)隨機(jī)的突生演化過程.該文主要針對(duì)復(fù)雜涌現(xiàn)機(jī)制在時(shí)間上的突生演化特性,對(duì)復(fù)雜性問題進(jìn)行理論研究和分析,并在此基礎(chǔ)上,主要基于并行遺傳算法框架,對(duì)復(fù)雜涌現(xiàn)機(jī)制進(jìn)行模擬

2、與實(shí)驗(yàn)研究.理論研究方面,該文研究分析了復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、系統(tǒng)行為特征以及產(chǎn)生復(fù)雜性的根源,并從復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)間演化角度,借鑒遺傳算法的模式分析理論,對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜涌現(xiàn)機(jī)理進(jìn)行了探索研究.我們認(rèn)為,涌現(xiàn)是由于低階模式在系統(tǒng)中的指數(shù)級(jí)遺傳擴(kuò)散并與各種邊界約束條件(時(shí)空資源、理化特性、基因型與表現(xiàn)型的適應(yīng)性等)相互作用的自組織過程.這一自組織過程體現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)的競爭與協(xié)作、適應(yīng)與創(chuàng)新、個(gè)性的指數(shù)級(jí)擴(kuò)散與系統(tǒng)特性的穩(wěn)定性遺傳以及自組織臨界等對(duì)立

3、統(tǒng)一特性.模擬研究方面,該文主要針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征、復(fù)雜系統(tǒng)的隨機(jī)動(dòng)力學(xué)特性和系統(tǒng)演化所需的多樣性等問題進(jìn)行了算法模型研究和系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì).突生演化系統(tǒng)的基本特征是新穎性(創(chuàng)新性)和不可預(yù)測性,而這種不可預(yù)測性使得基于串行的馮.諾依曼單機(jī)結(jié)構(gòu)之上的傳統(tǒng)人工智能方法在模擬"突生"過程方面無能為力.有鑒如此,該課題基于英特網(wǎng),采用多機(jī)并行體系結(jié)構(gòu),以并行遺傳算法為基本算法框架,研究設(shè)計(jì)了面向復(fù)雜現(xiàn)象模擬的突生演化算法模型.該模型突出體現(xiàn)了

4、復(fù)雜系統(tǒng)的并行局部非線性作用特征.針對(duì)傳統(tǒng)演化算法存在系統(tǒng)維持性能差的缺陷,該文在分析"多樣性"丟失原因的基礎(chǔ)上,參照生物學(xué)的中性進(jìn)化理論,將基因型交配的中型選擇與種群維護(hù)的適應(yīng)性選擇相結(jié)合,探索研究了偏向中性進(jìn)化學(xué)說的中性進(jìn)化算法模型.實(shí)驗(yàn)顯示,該系統(tǒng)模型與傳統(tǒng)的演化算法模型相比,多樣性維持性能較好.鑒于復(fù)雜系統(tǒng)的隨機(jī)過程特性要求,該文還對(duì)真隨機(jī)數(shù)發(fā)生器和純隨機(jī)過程進(jìn)行了理論研究和算法設(shè)計(jì),提出了一種基于人機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的真隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法