1、膜計算是從生物細(xì)胞以及由細(xì)胞組成的組織和器官的功能與結(jié)構(gòu)中抽象出來的計算模型。在膜計算理論研究基礎(chǔ)上，受進(jìn)化交流與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)啟發(fā)，本文研究了基于膜計算的優(yōu)化方法及其應(yīng)用問題。通過典型測試函數(shù)對所提出的算法進(jìn)行了性能測試與對比，并針對化工過程的參數(shù)估計和船舶柴油機(jī)控制器設(shè)計進(jìn)行了仿真實驗。本文主要的研究成果如下：
　　 (1)基于標(biāo)準(zhǔn)膜計算的基本框架，受進(jìn)化交流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)啟發(fā)，提出了一種具有星形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的膜計算優(yōu)化方法——ST—MC(

2、star topology—membrane computing)算法。該算法具有三個并行的子系統(tǒng)，使用了膜計算的改寫、粘貼、換位、交流進(jìn)化規(guī)則。采用了6個具有搜索空間大、局部極小點多、欺騙性強(qiáng)等特點的測試函數(shù)來構(gòu)建測試環(huán)境，進(jìn)行尋優(yōu)并與受DNA結(jié)構(gòu)啟發(fā)的膜計算優(yōu)化算法(DNA—MC)，具有DNA雙鏈結(jié)構(gòu)的膜計算優(yōu)化方法(dsDNA—MC)算法進(jìn)行對比，顯示了該算法具有求解質(zhì)量高，穩(wěn)定性強(qiáng)等特點。
　　 (2)針對ST—MC算法

3、中進(jìn)化規(guī)則的操作概率具有模糊、不確定性的特點，將模糊邏輯和ST—MC算法結(jié)合，提出一種模糊星形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的膜計算優(yōu)化方法——FST—MC(fuzzy star topology—membrane computing)算法。該算法設(shè)計了一個雙輸入單輸出的模糊控制器對換位概率進(jìn)行模糊求解。算法進(jìn)化次數(shù)的變化使得換位概率得到及時更新，從而體現(xiàn)了自適應(yīng)性。通過典型測試函數(shù)進(jìn)行驗證，顯示了FST—MC算法的有效性。
　　 (3)將所提出的S