基于膜系統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法在產(chǎn)業(yè)集群演化中的研究與應(yīng)用.pdf

1、產(chǎn)業(yè)集群,指的是某一類相關(guān)的企業(yè)大量聚集在某一特定區(qū)域的經(jīng)濟現(xiàn)象。對于集群內(nèi)的企業(yè)來講,通過企業(yè)的聚集獲得了巨大的競爭優(yōu)勢,從而取得更好的發(fā)展與豐厚的經(jīng)濟效益。
　　產(chǎn)業(yè)集群是一種基于自組織結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟現(xiàn)象。自組織結(jié)構(gòu)的特征是自我適應(yīng)和自我組織,這一點和產(chǎn)業(yè)集群不謀而合。同樣,若將集群看作一個由眾多企業(yè)和機構(gòu)構(gòu)成的系統(tǒng),那它也是一種自組織系統(tǒng)。產(chǎn)業(yè)集群形成過程中也是經(jīng)由開放的耗散結(jié)構(gòu)不斷演化而來的。
　　微粒群的尋優(yōu)與產(chǎn)業(yè)集群

2、的集聚具有相通性。產(chǎn)業(yè)集群的形成實際上是一個自組織的過程,粒子群優(yōu)化算法是自組織算法,其尋優(yōu)過程也是自組織的。若將集群中的企業(yè)視為粒子群優(yōu)化算法中的粒子,集群所處的位置正是集群競爭力最大的位置,將其看作粒子群優(yōu)化算法中的最優(yōu)解的位置,那么產(chǎn)業(yè)集群的聚集過程可以視為粒子群的尋優(yōu)過程?？梢?微粒群的尋優(yōu)與產(chǎn)業(yè)集群的集聚是相通的。
　　基于PSO算法局限性的思考,并受到P系統(tǒng)的啟發(fā),本文提出了一種基于P系統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法(P-PSO)

3、。在本文中P系統(tǒng)中的膜有主膜和輔助膜之分,設(shè)立主膜一個,若干輔助膜。粒子被放入P系統(tǒng)之后,主膜內(nèi)粒子與輔助膜內(nèi)粒子進行合理分工,主膜內(nèi)粒子負責“開發(fā)”(即在輔助膜內(nèi)粒子的引導下,搜尋最優(yōu)解的具體位置),“探索”任務(wù)是由輔助膜內(nèi)的粒子來完成(即盡可能的遍歷搜索空間,搜尋可能存在最優(yōu)解的區(qū)域,為主膜內(nèi)粒子的搜索提供引導)。其中,主膜內(nèi)粒子與輔助膜粒子之間的信息交流由P系統(tǒng)中的交流規(guī)則來實現(xiàn)。為了達到探索與開發(fā)的目的,輔助膜內(nèi)粒子需要保持較高

4、的粒子活性,主膜內(nèi)粒子要有精細化搜索的能力。對于新算法,我們借助常用的測試函數(shù)進行了檢測,結(jié)果表明P-PSO算法具有很好性能。
　　為了用粒子群優(yōu)化算法來模擬產(chǎn)業(yè)集群的形成問題,我們將產(chǎn)業(yè)集群微粒群化。產(chǎn)業(yè)集群的競爭力值為粒子群優(yōu)化算法中所求解的目標函數(shù)的值;產(chǎn)業(yè)集群的地理坐標為PSO算法中粒子搜索空間中的位置;集群內(nèi)部企業(yè)之間肯定有“合作”與“競爭”,這可以通過PSO算法中“自我認知”部分和“社會”部分來實現(xiàn)。
　　最后我