基于粒子群改進(jìn)算法的生物網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化研究.pdf

1、作為生物學(xué)與工程學(xué)的交叉學(xué)科，合成生物學(xué)結(jié)合了系統(tǒng)辨識(shí)和控制理論諸多特征，包括反饋和振蕩行為等。考慮到生物系統(tǒng)的復(fù)雜性，僅憑借經(jīng)驗(yàn)知識(shí)不足以準(zhǔn)確捕獲其主要?jiǎng)討B(tài)特征并開(kāi)展深入的分析研究，因此有必要構(gòu)建生物系統(tǒng)的有效數(shù)學(xué)模型，從而獲得系統(tǒng)的機(jī)理特性。當(dāng)前，以粒子群優(yōu)化為代表的多種智能優(yōu)化算法在系統(tǒng)建模領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，但依然存在算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。為此，本文通過(guò)對(duì)粒子群算法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)來(lái)改善其全局搜索能力，并開(kāi)展了生物網(wǎng)絡(luò)的

2、參數(shù)估計(jì)及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的應(yīng)用研究。本文的主要工作包括:
　　1.針對(duì)粒子群優(yōu)化算法和隨機(jī)漂移粒子群優(yōu)化算法存在陷入局部最優(yōu)和對(duì)參數(shù)敏感的問(wèn)題，結(jié)合局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有增強(qiáng)算法全局搜索能力的特性，提出了馮·諾依曼拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的隨機(jī)漂移粒子群優(yōu)化算法，并通過(guò)對(duì)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)的尋優(yōu)仿真驗(yàn)證了算法的有效性。
　　2.針對(duì)生物網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計(jì)時(shí)存在的非線性難題，應(yīng)用所提出的具有較強(qiáng)全局搜索能力的算法進(jìn)行仿真求解，并與其他四種算法的結(jié)果進(jìn)行了比較，結(jié)果表

3、明所提出的改進(jìn)算法能有效提高實(shí)例系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)性能。
　　3.針對(duì)合成基因振蕩網(wǎng)絡(luò)的魯棒性設(shè)計(jì)問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)算法的離散型優(yōu)化方法，結(jié)合兩步優(yōu)化思想，在優(yōu)化確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了魯棒性能的優(yōu)化設(shè)計(jì)，仿真結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)魯棒性能的優(yōu)化后，設(shè)計(jì)得到的網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)和參數(shù)方面的魯棒性能得到了很大的提高。
　　4.同時(shí)考慮結(jié)構(gòu)和參數(shù)的影響時(shí)，具有同步行為的振蕩器耦合網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計(jì)成為一個(gè)混合整數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。應(yīng)用所提出的改進(jìn)優(yōu)化算法進(jìn)