多周期公用工程系统运行的模型,优化方法与应用

针对多周期公用工程系统的运行优化问题,考虑了设备的启停费用的情况下,建立了混合整数非线性规划模型并证明了最优解的存在性。针对该运行优化问题本文将其分解成若干子问题,然后利用改进的Hooke Jeeves优化算法求解每个子问题。应用于具体实例,其数值结果与其它方法得到的相比,运行时间短,且更适合多周期公用工程问题的求解。

蛋白质结构研究现状与展望

本文综述了近年来蛋白质结构的确定、预测、比较、分类和功能五个问题的研究概况,并分析了解决每个问题的方法,最后指出蛋白质结构研究的发展前景。

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。

利用粒子群算法在菱形网格上预测蛋白质结构（英文）

本文在菱形网格上研究讨论了二维HP模型。首先,将蛋白质结构预测问题转化成一个数学问题,并简化成氨基酸序列中每个氨基酸与网格格点的匹配问题。为了解决这个数学问题,我们改进并扩展了经典的粒子群算法。为了验证算法和模型的有效性,我们对一些典型的算例进行数值模拟。通过与方格网上得到的蛋白质构象进行比较,菱形网上的蛋白质构象更自然,更接近真实。我们进一步比较了菱形网格上的紧致构象和非紧致构象。结果显示我们的模型和算法在菱形网格上预测氨基酸序列的蛋白质结构是有效的有意义的。

基于遗传算法预测2D三向的蛋白质结构

本文基于范德华力势能预测2D三向的蛋白质结构。首先,将蛋白质结构预测这一生物问题转化为数学问题,并建立基于范德华力势能函数的数学模型。其次,使用遗传算法对数学模型进行求解,为了提高蛋白质结构预测效率,我们在标准遗传算法的基础上引入了调整算子这一概念,改进了遗传算法。最后,进行数值模拟实验。实验的结果表明范德华力势能函数模型是可行的,同时,和规范遗传算法相比,改进后的遗传算法能够较大幅度提高算法的搜索效率,并且遗传算法在蛋白质结构预测问题上有巨大潜力。