近年来,由人类信息处理机制发展的智能计算模型是人工智能领域中最热门的研究课题之一。人体中有三个重要的控制系统,分别为神经系统、免疫系统和内分泌系统。内分泌系统中蕴含着丰富的信息处理机制,其主要依靠激素来实现对各个组织器官和内环境的调节功能,故研究内分泌系统中的激素调节机制对人工内分泌系统的研究具有重要的意义。本文在深入研究生理内分泌系统和激素的生理机制的基础上,对人工内分泌系统中激素调节机制进行研究。具体而言,本文的主要工作包括:(1)借鉴内分泌系统中相关激素对于血糖平衡的调节机制,提出了一种血糖激素调节模型。该模型中,激素的浓度与血糖密切相关,其调节作用主要体现在对血糖浓度的影响。将该模型应用于智能体的游走行为中,加入激素调节模块,激素浓度影响智能体的决策,赋予其自主行为。(2)通过对内分泌系统和神经系统相互协调机制的研究,提出了一种基于激素调节的神经网络模型。在人工神经网络中加入激素调节功能,激素的浓度影响神经元的输出值,而神经网络的输出误差对激素的分泌存在负反馈机制。采用5个分类数据集的识别实验,验证了此模型的有效性。(3)基于激素机制的灰狼算法研究。利用内分泌系统中激素机制,对现有的群体智能算法—灰狼算法进行优化,弥补原有模型算法位置更新机制中未能体现社会等级划分和未考虑位置因素的不足。采用23个标准测试函数进行寻优实验,结果表明,所提出的模型对比其他算法模型具有更好的寻优性和更快的收敛速度。综上所述,生理内分泌系统中蕴含着极其丰富的信息处理机制,研究其中的信息处理机制,建立相关的理论模型和应用有着重要的理论意义和广阔的发展前景。