问题驱动膜计算模型的自主演化设计与建模机制.pdf

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1、2014年第3期题。此时，必须考虑系统的状态脱离神经网络工作区的情况。研究者已经把神经网络技术和鲁棒控制、Backstepping等非线性控制技术相结合，成功解决了单个非线性系统的全局跟踪问题。未来需要跟进的是将相关技术推广至多智能体系统中。另一个值得注意的问题是，在基于神经网络的多智能体协调控制的研究中，神经网络的权值常常可以实现在线自适应调整，但神经网络的结构(包括神经元的数量、基函数的中心和宽度等参数)的选择往往缺乏明确说明，多靠经验或试错法进行离线设计。因此很难确保获得一个合理的结构，从而直接影响到系统跟踪性能或计算复杂度。自组织(self-organizing)神经网络则能根据控

2、制系统的性能来在线增减神经元的个数，调整神经网络的结构，从而既能保证系统跟踪性能，又能降低计算的复杂度。该技术已在单个非线性系统的控制中得到了成功应用。如能将其运用到多智能体系统中，将为非线性多智能体系统的协调控制提供一种完全在线的自适应神经网络控制方案。(5)基于有向图的多智能体协调跟踪控制。目前多智能体协调控制的研究多针对理想的无向通讯网络，即智能体之间的通讯是相互的。无向通讯网络所对应的Laplacian矩阵为实对称矩阵，其对称性质给系统的分析和设计带来了便利。但实际中，有向通讯网络更为普遍，如相邻的智能体只有部分装备有传感器。因为缺乏对称性，基于有向图的多智能体协调控制的难度大大增

3、加。笔者在《Lyapunov,adaptive，andoptimaldesigntechniquesforcooperativesystemsondirectedcommunicationgraphs))中提出了推广的有向图Laplacian势能函数的概念，对无向图的Lyapunov稳定性分析方法进行了改进，将一些基于无向图的多智能体协调控制的结果推广到了有向图。今后的研究，则需要探求更多的基于有向图的多智能体协调行为的分析工具。综上所述，尽管近十多年来多智能体协调控制领域发展迅猛，但其作为一个新兴的领域，仍存在大量问题有待解决。特别是对基于有向图的、含有未知动态的、仅满足光滑条件或局部L

4、ipschitz条件的、异质非线性多智能体系统的协调跟踪控制的研究，尚处于起步阶段。严格反馈型非线性系统因可以描述一大类实际物理系统，如机器人系统、飞行器系统、飞机发动机、产生混沌现象的jerk系统等，成为一类广为研究的典型的非线性系统。问题驱动膜计算模型的自主演化设计与建模机制张葛祥(电气学院)根据2003年布鲁塞尔微电子技术研讨会的预测，CMOS小型化在2020年将接近10纳米，在1O纳米以下，许多如绝缘材料、电路连接和电路印刷等技术将严重影响CMOS的进一步小型化，这种硅基处理器物理极限意味着许多实际问题将无法用传统计算机(以微处理器为基础的电子计算机)解决(除非P=NP猜想成立)。

5、由此，世界各国都投入巨大的人力、物力和财力，正努力地在非传统高性能计算机的道路上摸索和探究，以期尽快获得能突破传统计算机的新型计算机，如生物计算机、量子计算机等。其中，生物计算机自上世纪70年代，从构想、形式化研究到Adleman于1994年在《Science》上发表文章，利用真正的生物分子(DNA分子)，采用生化实验手段，在实验室成功求解7顶点哈密尔顿’作者简介：张葛祥，男，教授。·18·2014年第3期路径问题，展示出了巨大的潜力和价值。作为生物计算的重要分支，膜计算是欧洲科学院、罗马尼亚科学院院士GheorgheP?un于1998年根据细胞处理信息机制而抽象出的计算模型，具有分布式、

6、并行性和离散性。2003年，膜计算首篇论文成为计算机科学领域快速突破且膜计算被美国科学信息所列为计算机科学前沿研究领域。该领域旨在研究从生物细胞的结构和功能以及从组织、神经网络等细胞群的协作中抽象出计算模型(称为膜系统或P系统)。到目前，已有包括30余篇博士学位论文、30余卷国际会议论文集和约20期国际SCI期刊专刊在内的近2000篇文献发表，而且，每年有3个膜计算专题国际会议举行，另有超过l5个国际会议包含膜计算研究主题。通过捕捉发生在生物细胞中的各种现象和特征，膜计算为计算机科学引入了新的分布式并行信息处理理论、方法和技术，同时也对生物学、生物信息学、语言学、数学和人工智能等多个领域产

7、生了重要的影响，成为当前非常活跃、充满勃勃生机和活力的研究领域。采用纯形式语言理论柜架定义的膜系统研究的主要结果显示，膜系统是非常强大(在许多情况下具有图灵完备性)而高效(能在线性操作步内产生指数增长的空间，以线性或多项式时间解决NP完备、PSPACE等问题)的计算模型。对于膜计算这个年轻的领域，虽然相关文献很多，但其研究主要集中在第一层次的建模和分析，即基于细胞生化反应的各种膜计算模型的构建以及模型计算能力和计算效率的