DNA计算与软计算PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1.1 生物背景 1

1.2 DNA计算的产生 2

1.3 DNA计算与软计算的集成 3

1.4 研究内容及其前景 3

第二章 预备知识 5

2.1 DNA的结构 5

2.2 遗传信息流程及操作方法 6

2.3 DNA计算的生物工具 8

2.4 结论 9

第三章 DNA计算-一个新的计算领域 10

3.1 引言 10

3.2 DNA计算的数学机理 10

3.3 DNA计算的研究进展 11

3.3.1 DNA通用计算机 11

3.3.2 DNA计算模型及其算法 12

3.4 DNA计算的算法实现实例 12

3.4.1 Adleman实验：旅行商问题 13

3.4.2 SAT问题 14

3.5 DNA计算的优点及目前存在的问题 17

3.5.1 DNA计算的优点 17

3.5.2 DNA计算目前存在的问题 17

3.6 结论 18

第四章 DNA计算的模型 19

4.1 引言 19

4.2 拼接系统 19

4.2.1 Chomsky体系 19

4.2.2 拼接操作 19

4.2.3 非迭代的拼接操作 20

4.2.4 迭代拼接操作 21

4.3 图灵机的实现 21

4.4 DNA计算的最小模型 22

4.5 DNA-EC：等量检验模型 23

4.5.1 等量机器 24

4.5.2 操作 24

4.5.3 采用DNA-EC的计算 24

4.5.4 DNA-EC的讨论 25

4.6 图灵机的DNA和限制酶的实现 25

4.6.1 图灵磁带 26

4.6.2 传输表 26

4.6.3 运行图灵机 26

4.6.4 停止 27

4.6.5 讨论 27

4.7 Sticker模型 27

4.7.1 数据表示 27

4.7.2 操作 28

4.7.3 Sticker机器 28

4.7.4 例子 29

4.7.5 讨论 30

4.8 Sticker系统 30

4.8.1 Sticker操作 30

4.8.2 Sticker系统 31

4.8.3 计算能力 32

4.8.4 讨论 32

4.9 结论 32

第五章 DNA计算机 34

5.1 引言 34

5.2 DNA计算机的算术和逻辑运算 34

5.2.1 文本的插入、缺失和替代 34

5.2.2 逻辑运算 35

5.2.3 算术运算 37

5.2.4 小结 39

5.3 数字DNA分子 39

5.3.1 数字DNA分子的语法规则 40

5.3.2 数字DNA分子的应用 43

5.3.3 讨论 44

5.4 DNA计算机上的布尔电路仿真 44

5.4.1 半无界扇入电路 44

5.4.2 半无界扇入电路的仿真 45

5.4.3 半无界扇入电路的实验结果 47

5.4.4 小结 48

5.5 生物分子计算与编程 48

5.6 DNA计算机的应用：运行动态规划算法 51

5.6.1 动态规划 51

5.6.2 用DNA解决图的可达性 51

5.6.3 用DNA解决背包问题 53

5.6.4 小结 54

5.7 结论 55

第六章 DNA计算与软计算的集成 56

6.1 软计算 56

6.2 DNA计算与计算的集成 56

6.2.1 DNA计算与进化计算的集成 56

6.2.2 DNA计算与模糊系统的集成 57

6.2.3 DNA计算与神经网络的集成 58

6.2.4 DNA计算与人工免疫系统的集成 58

6.2.5 DNA计算与专家系统的集成 59

6.2.6 DNA计算与混沌系统的集成 59

6.3 结论 59

第七章 DNA计算与进化计算 61

7.1 引言 61

7.2 进化计算的主要分支 61

7.2.1 遗传算法 61

7.2.2 进化策略 62

7.2.3 进化规划 62

7.2.4 遗传程序设计 62

7.3 DNA遗传算法的理论及其应用 63

7.3.1 基本概念和术语 63

7.3.2 DNA遗传算法的假设 64

7.3.3 DNA遗传算法的结构 64

7.3.4 DNA遗传算法在函数寻优中的应用 67

7.3.5 DNA遗传算法与常用遗传算法的比较 68

7.4 DNA进化算法 68

7.4.1 一类典型广义隶属度型TS模糊控制器的构成 69

7.4.2 基于基因转移操作DNA进化算法 70

7.4.3 仿真研究 73

7.5 结论 74

第八章 DNA计算与模糊系统 76

8.1 引言 76

8.2 模糊系统的基本原理 77

8.2.1 MISO广义Mamdani型模糊系统的构成 78

8.2.2 一般化TS模糊控制器的构成 79

8.2.3 模糊系统是万能函数逼近器 80

8.3 基于重叠DNA编码方法的计算模型及其模糊系统的优化设计 81

8.3.1 DNA遗传操作算子 81

8.3.2 模糊规划的DNA编码表达 83

8.3.3 DNA编码方法获取机器人避碰的模糊控制规划 86

8.4 基于DNA-GA优化设计的广义模糊系统 87

8.4.1 Mamdani模糊系统的设计 87

8.4.2 仿真结果 89

8.5 基于DNA-GA优化设计的TS模糊控制系统 90

8.5.1 TS模糊系统的设计 90

8.5.2 仿真结果 91

8.6 结论 93

第九章 DNA计算与神经网络 94

9.1 引言 94

9.2 神经网络基本理论 94

9.2.1 神经元模型 94

9.2.2 神经网络 95

9.2.3 基本理论 95

9.3 神经网络的DNA编码框架 98

9.4 采用重叠基因编码的遗传算法优化设计TS模糊神经网络控制器 98

9.4.1 广义隶属度型TS模糊神经网络控制器的构成 99

9.4.2 基于重叠基因的DNA遗传算法 100

9.5 结论 104

第十章 DNA计算与人工免疫系统 105

10.1 引言 105

10.2 生物免疫机理 105

10.2.1 生物免疫系统的组成与特征 105

10.2.2 免疫系统的反馈机理 106

10.2.3 与免疫遗传算法相关的生物机理 107

10.2.4 免疫系统的自己-非己识别机理 107

10.3 基于免疫反馈机理的控制系统 107

10.3.1 免疫反馈规律 107

10.3.2 免疫反馈控制器的设计 108

10.3.3 免疫反馈规律的模糊自调整 109

10.3.4 热疗法中组织温度控制的应用 110

10.4 基于人工DNA计算模型的免疫遗传算法 111

10.4.1 免疫遗传算法的原理 112

10.4.2 基于DNA计算的免疫遗传算法及其用于TS模糊控制系统的优化设计 113

10.4.3 采用DNA-IGA优化设计TS模糊控制系统的仿真结果 114

10.5 基于DNA计算的自己-非己识别系统 115

10.5.1 自己-非己的异常数据检测算法 116

10.5.2 自己-非己判别的DNA实现 117

10.6 结论 118

第十一章 DNA计算与专家系统 119

11.1 引言 119

11.2 专家系统的基本原理 119

11.2.1 专家系统的定义 119

11.2.2 专家系统的结构 120

11.3 基于分子计算的推理 121

11.3.1 DNA链的符号描述 121

11.3.2 推理机制 123

11.3.3 基于环状DNA分子的典型推理系统的实现 125

11.3.4 实验验证 127

11.4 未来推理系统的发展 129

11.4.1 多条件规则的推理系统的DNA分子表达 129

11.4.2 DNA分子组成的推理系统的范例 132

11.5 结论 134

第十二章 DNA计算与混沌 135

12.1 引言 135

12.2 混沌系统 135

12.2.1 混沌系统的特性 135

12.2.2 洛伦兹（Lorenz）系统 136

12.2.3 Poincare映射和符号动力 137

12.2.4 符号动力和外部干扰 137

12.3 基于混沌的DNA计算 138

12.3.1 信息的混沌编码 138

12.3.2 混沌与试管 138

12.3.3 有向的Hamilton路径问题 139

12.3.4 仿真结果 140

12.4 基于DNA编码的推理网络 141

12.4.1 具有类核苷酸相互作用的Logistic网 141

12.4.2 仿真结果 143

12.5 结论 145

参考文献 146