位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60803160); 湖北省自然科学基金重点计划(2009CDA136); 湖北省教育厅科研项目(Q20101110); 武汉市科技局科技攻关项目(201110821225)资助
中文摘要:

将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著.

英文摘要:

A novel hybrid algorithm Quantum Immune(QI),which combines Quantum Algorithm(QA) and Immune Clonal Selection(ICS) Algorithm,has been presented for dealing with multi-extremum and multi-parameter problem based on AB off-lattice model in the predicting 2D protein folding structure.Clonal Selection Algorithm was introduced into the hyper-mutation operators in the Quantum Algorithm to improve the local search ability,and double chains quantum coded was designed to enlarge the probability of the global optimization solution.It shows that the solution mostly trapped into the local optimum.To escape the local best solution the aging operator is introduced to improve the performance of the algorithm.Experimental results show that the lowest energies and computing-time of the improved Quantum Clonal Selection(QCS) algorithm are better than that of the previous methods,and the QCS is further improved by adding aging operator to combat the premature convergence.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6988