28、人工蜂群算法在模型参数识别中的应用

人工蜂群算法在模型参数识别中的应用

1. 引言

在系统生物学中，建模方法至关重要，它为分析和理解细胞与生物体提供了新途径。常见的细胞动力学建模方法是使用非线性微分方程组。然而，非线性动态模型的参数识别比线性模型更具挑战性，因为缺乏通用的解析结果。由于系统的非线性和约束性质，这些问题往往是多模态的，基于梯度的技术在很多情况下难以找到理想的解决方案。

在寻找更高效的建模技术过程中，自然启发的元启发式方法受到了广泛关注。以下是一些常见的基于群体的自然启发元启发式算法：
- 遗传算法（GAs） ：起源于1975年Holland的研究。它从自然进化过程中汲取灵感，能够处理来自不同领域的各种问题。在工业应用中，GAs因其能处理非线性约束、多目标和动态组件等特性而备受青睐。
- 蚁群优化（ACO） ：受蚂蚁在自然界中的行为启发。蚂蚁发现食物后会留下信息素痕迹，其他蚂蚁会沿着信息素浓度高的路径行走。ACO可用于解决广泛的优化问题，尤其在复杂生物问题和动态应用中表现出色。
- 布谷鸟搜索（CS） ：由Xin - She Yang和Suash Deb于2009年开发。已在工程、软件测试、模式识别等多个领域得到应用。
- 萤火虫算法（FA） ：由Xin - She Yang提出。概念和实现相对简单，已成功应用于各种优化问题。

而人工蜂群（ABC）优化算法是一种更高效的基于群体的生物启发算法。接下来，我们将详细介绍ABC算法及其在大肠杆菌MC4110补料分批培养过程模型参数识别中的应用。

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