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蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法
被引量:
1
1
作者
郭禾
兰任
+1 位作者
陈鑫
王宇新
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第24期46-50,共5页
针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高...
针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高了粒子群收敛后期的精度,粒子变异机制增强了粒子跳出局部极小值的能力。真实数据实验表明,该算法计算出的蛋白质序列能量值相比其他算法有更高的精确度,能够更好地模拟蛋白质构象,是分析蛋白质结构的一种有效方法。
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关键词
粒子群算法
禁忌搜索
粒子变异
三维AB非晶格模型
下载PDF
职称材料
题名
蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法
被引量:
1
1
作者
郭禾
兰任
陈鑫
王宇新
机构
大连理工大学软件学院
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第24期46-50,共5页
文摘
针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高了粒子群收敛后期的精度,粒子变异机制增强了粒子跳出局部极小值的能力。真实数据实验表明,该算法计算出的蛋白质序列能量值相比其他算法有更高的精确度,能够更好地模拟蛋白质构象,是分析蛋白质结构的一种有效方法。
关键词
粒子群算法
禁忌搜索
粒子变异
三维AB非晶格模型
Keywords
Particle Swarm Optimization(PSO)
Tabu Search(TS)
particle mutation
AB off-lattice model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法
郭禾
兰任
陈鑫
王宇新
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
1
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职称材料
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