改进的粒子群算法求解蛋白质结构预测问题

蛋白质的生物学功能是由其空间结构决定的,因此,蛋白质结构预测就成为生物信息学领域中极具挑战性的问题之一。粒子群算法是一种新的群智能算法,优势在于简单容易实现,又有深刻的智能背景。在优化领域,粒子群算法适用于求解连续优化问题,而基于HP格点模型的蛋白质结构预测问题是一个离散问题。因此,文中通过借鉴单点调整算法的思想,引入了调整子和调整序的概念,重构了粒子群算法,并用改进的粒子群算法求解了这一典型的离散问题。数值模拟结果说明了算法的有效性。