化学蚁群算法与多组分导数荧光光谱解析

摘要

@@ 分析化学计量学中, 每一种新算法的诞生都会带动新一轮的研究热潮的掀起, 并极大的推动着化学计量学的发展. 因此, 积极开展分析化学计量学新算法的研究具有重大的理论和实际意义. 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, 缩写ACA)也称蚁群系统(ACS), 是意大利学者Dorigo等[1]新近提出的一种模拟进化算法. 该算法具有正反馈、分布式计算、鲁棒性强及易与其它算法相结合等突出优点, 是求解组合优化问题的一种尚佳方法. 目前已被成功地应于通讯、交通和人工智能等领域[2~5]. 尤其是最近用蚁群算法编程的微型机器人的问世[6], 更引起了人们的广泛关注. 然而, 在化学计量学中却尚未见这方面的研究报道. 为此, 本文首次提出化学蚁群算法, 并将它应用于信息量丰富的导数荧光光谱的解析中, 获得了满意的结果.