人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型.通过对代谢算子功能的分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性.利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的最优匹配,从而找出对应故障现象的原因.在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了故障诊断的成本.实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间.

基于人工代谢算法的TSP问题求解分析

通过分析生物体新陈代谢的生理机能,建立人工代谢算法模型。通过分析底物和生成物之间的浓度差建立多步催化反应动力学模型。通过对城市网络和代谢网络进行类比,建立基于浓度差的TSP问题寻优模型。实例推导表明,人工代谢算法能有效地实现TSP问题的寻优规划。

人工代谢系统综述

从生物体新陈代谢规律出发,通过分析催化酶与各类代谢调节模式的关系建立起人工代谢系统模型。该系统能实现模式识别、故障诊断、多目标优化等功能。利用新陈代谢机理建立人工代谢方程。通过对平衡因子、抑制因子等代谢算子的调节来改变代谢物浓度,提高代谢率,从而实现新陈代谢网络的物质流量均衡和网络节点通畅,达到有效地实现各类功能优化的目的。对人工代谢系统的基础理论和典型应用进行了阐述,指出了进一步研究的方向。