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改进的蚁群算法求解蛋白质折叠问题
  • 期刊名称：计算机工程与设计
  • 时间：2010.4.4
  • 页码：1786-1789
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O242.28[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构：[1]上海交通大学自动化系,上海200240
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（60574063）
  • 相关项目：供应链的结构与动态的自组织演化分析与控制研究
作者： 陆恒云|杨根科|潘常春|孙凯|
关键词： 蛋白质折叠, 格点模型, 蚁群算法, 极值优化, 增长型算法, protein folding, HP model, ant colony optimization, extremal optimization, pruned-enriched rosenbluth method
中文摘要：

针对蛋白质折叠问题的二维格点模型（2DHP）提出了一种改进的蚁群算法（ACO）。受链生长型算法Pruned-Enriched Rosenbluth Method（PERM）的启发,在计算迹的时候增加了一个新的信息量,使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度,同时采用基于极值动力学的优化方法（EO）进行局部搜索。求解基准实例的结果表明,该算法能够在保证解质量的前提下能大大缩短计算时间。

英文摘要：

An improved ant colony optimization algorithm for the 2D HP protein folding is presented. Inspired by pruned-enriched rosenbluth method （PERM）, an additional pheromone is applied to direct ants’action. Furthermore, extremal optimization （EO） is used as a local search. We demonstrate that this improved ACO can be applied successfully to the protein folding problem. The results show that the algorithm can find these best solutions so far for the listed benchmarks. Within the achieved results, the search converged rapidly and efficiently.

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