文 献 综 述

1.课题的研究意义和应用价值

制造出具有人类智慧机器一直是人类的梦想与追求^[13,14]。人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，以及模拟、延伸和扩展人类智能的科学。受生物科学研究成果的启发，为某些复杂问题提供新的解决方案，已被证明是一个成功的思路，并且己经形成一个崭新的科学分支#8212;#8212;仿生学^[1-5]。仿生计算是借鉴仿生学的思想，模拟某一生物现象、过程或者生物功能等，用数学语言进行抽象描述的计算方法^[6]。计算过程的实质是信息处理过程，生物界存在着大量信息处理问题，通过对这些信息处理问题的研究，并从中获得灵感，使得仿生计算取得了巨大的发展。世界各地的研究者通过对不同的生物过程和现象进行研究，形成了各种不同的仿生计算方法。

膜计算(P系统)是从生物细胞以及由细胞组成的组织和器官的功能与结构中抽象出来的计算模型，它是一种分布式的、并行的、非确定性的理想计算机器．在理论上，许多简单的膜计算理论模型具有与图灵机同等的计算能力，甚至还有超越图灵机局限性的可能。而目前，很少有将膜计算运用于生产实际中的研究成果，为此，诸多研究人员不懈研究着能运用于生产实际的P系统优化算法，提出了诸多优化方法的基本思想，研究了膜计算优化方法的体系结构规则，提出了单目标、多目标和动态多目标膜计算优化算法^[2]；在膜计算理论研究的基础上，将膜计算应用到了控制系统、过程控制等领域。

2.P系统发展历程

（一）P系统的产生

细胞作为生命活动的基本单元，其结构复杂，细胞膜内广泛地分布了核糖体、线粒体、高尔基体、囊泡、细胞核等细胞器，这些细胞器均被细胞膜包裹着这些膜将细胞内部空间分隔成不同的域，为各细胞器提供不同的生命活动的化学和物理反应的场所，在这些膜所构建的封闭的结构屮，膜内物质以进行物质交换、信息能量的传递甚至是跨膜运输。由于磷脂分子能在膜的表面移动，当两个膜足够靠近时，膜中的蛋白质分子能”互相找到对方”，在这种识别作用下，两个蛋白质分子继续靠近，就可以彼此约束并在两个膜之间建立一个独特的通道。多个膜之间的不同通道就建立了一个复杂的交流网络，基于交流网络的物质交换及化学反应过程正是膜计算系统的基础。如果将细胞看作计算的载体，研究细胞内的生命特征，发现存在于细胞结构和功能中可用于计算的元素并加以提取，就可建立一个计算模型^[7]。目前模拟膜功能这一基本计算策略有许多不同的变体，被统称为膜计算或P系统。

2000年，Gheorghe Paun公开发表了关于膜计算的文献^[8]。2003年2月美国科学情报研究所把这篇文章列为快速突破研究文献，同年lO月，统计表明P6un的另一篇研究文献成为2003年被引用率最高的文献之一，并指出膜计算已经成为了一个新兴研究领域。

（二）P系统的发展

受细胞膜的生命进程的启发，研究者们用数学、形式语言等工具来进行膜计算的理论研究，取得了不少理论成果，提出了各种膜计算的模型；研究了系统中膜的创建、分解、分裂和溶解；研究了如何控制对象从一个区域转移到另一个区域的各种转运方法；证明了大多数模型都具有图灵机一样的计算能力；研究了可计算性以及计算的复杂性；一些加强了并行性的模型还能够在多项式时间内解决NP-complete问题^[7-10]。膜计算的应用广泛，比如在生物学、计算机图形学、语言学、理论计算机、管理等领域。到目前为止系统作为新的计算模型主要有三种类型：细胞型、组织型和激励神经型。研究成果表明，这三种计算模型都具有图灵机的计算能力，其中细胞型系统的计算能力甚至超越了图灵机的局限性，它是目前较完善的系统。当然，P系统理论的发展正在不断完善中。