基于Toy模型蛋白质折叠预测的多种群微粒群优化算法研究

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (10): 230-235.

基于Toy模型蛋白质折叠预测的多种群微粒群优化算法研究

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
基金项目：国家自然科学基金（No.60674116）,教育部回国人员科研启动基金（2005-2007）.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 基于Toy模型的蛋白质折叠结构预测问题是一个典型的NP问题。提出了多种群微粒群优化算法用于计算蛋白质能量最小值。该算法采用了一种新的算法结构,在该结构中,每一代的种群被分为精英子种群、开采子种群和勘探子种群三部分,通过改善种群的局部开采能力和全局勘探能力来提高算法的性能。分别采用Fibonacci蛋白质测试序列和真实蛋白质序列进行了折叠结构预测的仿真实验。实验结果表明该算法能够更精确地进行蛋白质折叠结构预测,为生物科学研究提供了一条有效途径。

关键词: 蛋白质折叠 Toy模型多种群微粒群优化算法（MPSO）

Abstract: Protein folding prediction problem with Toy model is a classical NP problem. A multi particle swarm optimization （MPSO） is proposed and applied successfully to protein folding prediction. MPSO introduces a new architecture that is characterized by balanci

Key words: Protein folding,Toy model,Multi particle swarm optimization （MPSO）

. 基于Toy模型蛋白质折叠预测的多种群微粒群优化算法研究[J]. 计算机科学, 2008, 35(10): 230-235. https://doi.org/