基于膜系统的粒子群优化算法在产业集群演化中的-研究与应用

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1、山东师范大学硕士学位论文4基于粒子群优化的产业集群演化研究..........................................254.1产业集群演化机制与粒子群优化算法的相通性..............................254.2基于P-PSO算法的产业集群演化模型......................................264.2.1集群中的企业与粒子................................................264.2.2演化

2、模型的构建....................................................274.3实证分析---以山东汽车产业集群为例....................................274.3.1山东省汽车产业概述................................................274.3.2基本前提及假设....................................................284.3.3产业集群竞争力

3、评价与三位模型的建立................................284.3.3.1集群竞争力评价..............................................284.3.3.2三位模型的建立..............................................314.3.4模型MATLAB求解及分析.............................................334.3.5集群发展对策与建议.............

4、...................................334.4本章小结..............................................................345总结与展望................................................................35致谢......................................................................40已发表论文.

5、.................................................................41万方数据山东师范大学硕士学位论文摘要产业集群,指的是某一类相关的企业大量聚集在某一特定区域的经济现象。对于集群内的企业来讲,通过企业的聚集获得了巨大的竞争优势,从而取得更好的发展与丰厚的经济效益。产业集群是一种基于自组织结构的经济现象。自组织结构的特征是自我适应和自我组织,这一点和产业集群不谋而合。同样,若将集群看作一个由众多企业和机构构成的系统,那它也是一种自组织系统。产业集群形成

6、过程中也是经由开放的耗散结构不断演化而来的。微粒群的寻优与产业集群的集聚具有相通性。产业集群的形成实际上是一个自组织的过程,粒子群优化算法是自组织算法,其寻优过程也是自组织的。若将集群中的企业视为粒子群优化算法中的粒子,集群所处的位置正是集群竞争力最大的位置,将其看作粒子群优化算法中的最优解的位置,那么产业集群的聚集过程可以视为粒子群的寻优过程。可见,微粒群的寻优与产业集群的集聚是相通的。基于PSO算法局限性的思考,并受到P系统的启发,本文提出了一种基于P系统的粒子群优化算法(P-PSO)。在本文中P系统中的膜有主

7、膜和辅助膜之分,设立主膜一个,若干辅助膜。粒子被放入P系统之后,主膜内粒子与辅助膜内粒子进行合理分工,主膜内粒子负责“开发”(即在辅助膜内粒子的引导下,搜寻最优解的具体位置),“探索”任务是由辅助膜内的粒子来完成(即尽可能的遍历搜索空间,搜寻可能存在最优解的区域,为主膜内粒子的搜索提供引导)。其中,主膜内粒子与辅助膜粒子之间的信息交流由P系统中的交流规则来实现。为了达到探索与开发的目的,辅助膜内粒子需要保持较高的粒子活性,主膜内粒子要有精细化搜索的能力。对于新算法,我们借助常用的测试函数进行了检测,结果表明P-PS

8、O算法具有很好性能。为了用粒子群优化算法来模拟产业集群的形成问题,我们将产业集群微粒群化。产业集群的竞争力值为粒子群优化算法中所求解的目标函数的值;产业集群的地理坐标为PSO算法中粒子搜索空间中的位置;集群内部企业之间肯定有“合作”与“竞争”,这可以通过PSO算法中“自我认知”部分和“社会”部分来实现。最后我们以山东汽车产业集群为例,运用P-PSO算法模拟集

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