1.5　膜算法

目前，膜计算应用研究中发展得最好的领域是采用膜系统设计优化算法（也称为膜算法）求解实际应用中的问题［38］。与其他从生物行为和生物特征中抽象出智能算法一样，膜算法将膜计算和一些算法相结合，从而将膜计算的思想引入具体的算法中。这样，就可以提供一些新的手段解决实际问题。

2004年，Nishida首次将类细胞膜系统中嵌套结构和优化算法结合起来构建了膜算法，并用该算法求解了旅行商问题，得到了比较好的结果［39］。文献［40］提出类组织膜系统优化方法，求解了约束优化问题；文献［41］基于膜系统对移动机器人路径规划问题进行了设计；文献［42］提出一种基于活性膜P系统的动态膜结构优化方法；文献［43］提出一种基于差分进化的多目标膜计算优化算法。另外，膜计算模型的理论框架与蚁群算法、人工蜂群算法以及粒子群优化算法等相结合［44-45］，从而形成了新的膜优化算法，并解决了一些实际应用问题。除此之外，在没有借助进化算子的情况下，文献［46］首次采用脉冲神经膜系统设计优化算法，并求解了优化问题。另外，膜算法在故障诊断［47］、机器人控制［48］以及机器学习［49］等领域也有相应的应用。

总的来说，虽然目前膜算法有不少研究成果，但在具体的应用方面，一直是该领域的薄弱环节。特别是处理实际的工程应用问题，相关研究还比较欠缺，不少问题还有待研究。