自适应分工微粒群优化算法及其在蛋白质折叠预测中的应用

摘要：

蛋白质折叠预测方法的难点主要在于优化计算问题。本文以Toy模型为基础，提出自适应分工微粒群优化算法。该算法构造了一种新的算法结构，通过建立“局部环境因数” 模型，并利用集中式处理模式，动态分配全局勘探和局部开采子种群比例，有效地实现分工目的，平衡算法的局部和全局搜索能力。将自适应微粒群优化算法应用于蛋白质折叠预测问题中进行验证，实验结果表明，自适应粒子群优化算法比其他改进算法，在计算精度、效率、鲁棒性上都有很大的提高。

关键词： 蛋白质折叠 Toy模型 自适应微粒群优化算法

作者: 张晓龙 李婷婷 芦进

作者单位: 武汉科技大学计算机学院，湖北武汉，430081 华中科技大学CAD中心，湖北武汉，430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007中国计算机大会

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 929-939

在线出版日期: 2007-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）