遺傳算法和蟻群算法在2DHP格點模型中的應用.pdf

1、隨著人類基因組測序工作的完成，蛋白質(zhì)分子序列數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)增長。通過對蛋白質(zhì)的分子序列的折疊結(jié)構(gòu)的研究和分析，可以預測蛋白質(zhì)的功能。這對于生物學、醫(yī)學的研究發(fā)展有非常重要的意義。親疏水格點（HP）模型是研究蛋白質(zhì)折疊的一種重要的簡化模型。本文將利用多種啟發(fā)式算法和親疏水格點模型對蛋白質(zhì)折疊的問題進行深入研究。給出改進的遺傳算法和蟻群算法，能夠有效地獲得親疏水格點模型的最優(yōu)解，其效率優(yōu)于傳統(tǒng)的各類算法。 本文從旅行商問題入手，對蟻

2、群算法的發(fā)展背景、內(nèi)容、改進方法和應用領(lǐng)域作了詳細的介紹。對算法本身進行了深入的研究，提出了蟻群算法可以改進的方面。 通過結(jié)合PERM算法和2DHP模型，對蛋白質(zhì)折疊的問題作了詳細介紹。在遺傳算法引入了新的突變算子進行突變操作，擴大了搜索范圍，更好的防止種群陷入局部最優(yōu)解，從而搜索到全局最優(yōu)解。通過對蛋白質(zhì)的HP序列的實驗驗證了該改進的有效性。 本文具體分析了蟻群算法結(jié)合親疏水格點模型研究蛋白質(zhì)折疊問題。給出了利用蟻群算

3、法來獲取蛋白質(zhì)折疊構(gòu)型的思路和構(gòu)建方法。提出了在現(xiàn)有的蟻群算法的基礎(chǔ)上在解的構(gòu)建階段成功引入了淘汰和克隆操作，成功的解決無效構(gòu)型時回退計算浪費時間的問題，使其具有更好的運算效率。為了防止搜索停滯，陷入局部最優(yōu)，保證螞蟻能對序列進行廣泛的搜索和解的多樣性，在進行局部搜索的時候，引進了大范圍的運動；選擇性的局部搜索；貪婪蟻群策略。同時在信息素的更新過程中引入最大一最小蟻群理論。并且選擇測試序列進行實驗，驗證了對蟻群算法的改進在解決蛋白質(zhì)折疊