膜计算(Membrane Computing)是自然计算领域的一个新兴分支,其计算模型是从活细胞结构和功能或者细胞群协作中抽象出来的一种分布式、并行计算模型,具有离散性、非确定性、可拓展性和模块化等显著特点。大熊猫是中国国宝和世界生物多样性保护的旗舰物种,受到国内外研究者的广泛关注,包括大熊猫的数量、年龄组成结构以及引起种群动态变化的各种因素,这些研究对管理和研究大熊猫具有重要意义。不同于传统数理方法的短板,膜系统因为其固有的分布式结构与并行计算方式,能满足对复杂生态系统建模的要求,成为了生态系统种群动态研究领域的一个新选择。目前研究者已经构建了一些基于膜系统的大熊猫种群动态模型,但是现有的模型都是对单一环境中大熊猫种群的研究,缺乏对各环境种群之间的交流机制的研究。大熊猫基因多样性是大熊猫物种生存力的关键评估因素,各环境大熊猫种群之间的基因交流是提高大熊猫基因多样性的关键手段,因此对大熊猫种群之间的交流机制的研究具有重要意义。因此,本文使用多环境膜系统对大熊猫生态系统进行研究分析。论文的主要工作及研究成果如下:1.分析基于生态系统种群特征的多环境膜系统的设计方法及其仿真实现,并使用一个具体的多环境膜系统进行说明。2.构建大熊猫种群特征多环境膜系统模型。首先阐述多环境膜系统应用于大熊猫种群动态研究中的可行性和必要性,然后深入分析成都大熊猫基地和中国大熊猫保护中心两个环境的大熊猫个体和种群进化行为,基于两个环境大熊猫种群及其之间的交流机制,构建大熊猫种群特征多环境膜系统模型,最后通过实验验证多环境膜系统模型的有效性和可行性,分析模型具有较好的鲁棒性。3.给出多环境膜系统的模型参数分析方法。给出一种多环境膜系统的经验参数分析方法,对多环境膜系统模型的经验参数如死亡率、出生率和交流率进行分析,讨论经验参数对模型的影响;随后针对大熊猫生态系统以及建模过程中出现的环境随机性、种群统计随机性和参数估计随机性等不确定因素,提出了一种多环境膜系统的参数不确定性分析方法,将这些不确定性因素纳入模型中,并设计构建了基于参数不确定性分析方法的大熊猫种群多环境膜系统模型,通过实验验证参数不确定性分析方法的可行性和有效性,并对模型主要参数进行灵敏度分析。