求解HP模型蛋白质折叠问题的改进PERM算法

pERM是一种用来求解基于HP模型的蛋白质折叠问题的高效算法.在介绍PERM算法核心思想的基础上,对影响算法效率的因素做了改进:重新定义了权重和权重预测公式,并对选择动作时不同情况下的权重计算公式进行了统一,得到了改进的PERM算法.对当前文献中的多个典型算例进行了测试,并与Monte Carlo算法和PERM进行了比较.结果表明,改进后的PERM算法在计算速度上比PERM有明显提高,在速度和优度上远高于Monte Carlo算法.特别是对链长为46的算例,找到了比文献中报道的结果能量更低的构形.

求解HP模型蛋白质折叠问题的启发式算法

构造了一个新的数学模型,把三维HP模型的蛋白质折叠问题由一个有约束的优化问题转化为无约束的优化问题,通过建立相对坐标和邻域结构,提出了一个局部搜索算法,并对文献中的链长不同的7个算例进行了测试。结果表明,该算法能在较短时间内找到其中5个算例的最优能量构形,对另外2个难例,则可以找到能量仅比最优构形高一个单位的次优构形。

混合遗传算法和蚁群算法在HP模型中的应用

遗传算法和蚁群算法在HP模型中已经有了大量的研究及成果,蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。提出了一种先用遗传算法生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法。将该算法用于二维HP模型中,计算结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上都比单一的遗传算法和蚁群算法有所提高。

带有停滞检测的蚁群算法在2D HP格点模型中的应用

为了提高蛋白质折叠结构预测的求解效率,针对2D HP格点模型,研究蚁群ACO(Ant Colony Optimization)算法在该问题上的应用。采用四元组表示绝对的折叠方向,并建立构象和解的一一对应关系。通过实验对算法各阶段的常用策略、方法进行比较分析。为了防止搜索陷入停滞,引入位置信息素停滞比和序列信息素停滞比两个参数,使用一种新的停滞检测机制。实验结果表明,改进的算法在保证预测质量的前提下,显著地提升了收敛速度。

基于AHP的雷达模拟器评估影响因素权重设计算法研究

利用AHP层次分析法设计雷达模拟器软件算法。提出了一种基于层次分析法设计软件评估中各影响因素权重的新的方法,该方法能够较准确量化各影响因素所占比重,同以前的通过专家估测方法确定权重相比,这种方法更科学性,抛弃了主观色彩,通过计算矩阵,快速计算出各权重数值,并且可以经过简单验证,证实设计的权重值是否合理。所得到的结果和专家的推测结果进行比较,证明了这种权重设计算法在模拟器评估中的可行性。

基于超平面NSGA-Ⅱ的双输入双降压逆变器系统参数优化设计

针对第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)计算过程中存在种群分布不均匀、收敛性速度较慢的问题,提出超平面NSGA-Ⅱ(HP-NSGA-Ⅱ).该算法通过连接反映种群边缘分布的极值点构造超平面,以其法向量为进化趋势,对临界层个体在超平面进行投影,促使种群朝着分布均匀且收敛良好的最优解进化.以双输入双降压型逆变器(DIDBI)为多目标优化对象,开关损耗、输出电压总谐波失真和滤波元件体积为优化目标,依据谐振频率、电感电流纹波和功率因数的要求,推导出滤波电容、滤波电感和开关频率的约束条件,比较分析HP-NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ、考虑各目标重要度的γ-NSGA-Ⅱ的应用场合和价值.以某型逆变器样机为例,开展参数优化设计实验研究,结果表明了设计的有效性与正确性.

建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取

多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓慢的主要原因之一 ,也是减小点焊质量监测模型误差的主要障碍。为了减少BP算法学习过程中出现“假饱和”的可能性、加快学习速度 。

基于灰色关联的地空导弹武器系统的使用保障能力研究

文中以地空导弹装备的使用保障能力为研究对象。建立了使用保障能力模型及保障能力参数值确定方法,基于灰色关联分析的思想和技术对影响使用保障性能的四个关键指标参数进行了评估,以实现对地空导弹类装备的使用保障性能进行科学的控制与管理。

周期块三对角线性方程组的一种并行算法

该文提出了分布式环境下求解周期块三对角线性方程组的一种并行算法,该算法通过对系数矩阵进行一次预处理后,充分利用系数矩阵结构的特殊性,使算法只在相邻处理机间通信两次。并从理论上给出了算法收敛的一个充分条件。最后,在HPrx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行性也很好。

带状线性方程组的并行交替方向算法

提出了分布式存储环境下求解带状线性方程组的并行交替方向迭代算法。充分利用系数矩阵的结构特点,给出了在系数矩阵分别为Hermite正定矩阵和M-矩阵时算法的充分条件,并针对采用的分裂方式,讨论了参数的收敛范围,最后在HPrx2600集群系统上进行了数值计算,结果表明实算与理论相一致,算法简便可行且具有良好的并行性。

块三对角线性方程组的一种有效并行算法

提出了求解系数矩阵为块三对角的线性方程组的一种适合于M IMD分布式存储的并行算法,该算法以系数矩阵分解为基础,充分利用了系数矩阵结构的特殊性,进行了近似处理,使整个计算过程只在相邻处理机间通信两次,具有很高的并行效率,并在理论上给出了该算法成立的充分条件。最后,在HP rx2600集群上进行数值试验,结果表明,加速比呈线性增加,并行效率达到90%以上。

改进的遗传算法在蛋白质结构预测中的应用

为了提高蛋白质结构预测效率,针对蛋白质HP模型折叠问题,在标准遗传算法的基础上,提出了一系列改进的搜索策略:控制群体中全同体数目,保持群体多样性;在交叉阶段实施单点交叉父子竞争提高个体生存竞争力;对最优个体实施系统变异局部优化等.实验结果表明,与标准遗传算法相比,改进后的遗传算法较大幅度地提高了搜索效率和成功率,遗传算法在蛋白质空间结构预测上是一个有相当潜力的算法.

基于自回避搜索遗传算法的蛋白质折叠研究

利用生物信息学方法,对蛋白质折叠过程进行研究,建立蛋白质折叠自回避搜索的遗传算法模型,通过计算机模拟,对较短序列进行检测,以探究蛋白质折叠的过程。实证研究表明,此算法产生了效果较好的蛋白质折叠构象。但对于长序列,自回避路径折叠搜索计算时间将呈指数增长。为了更真实地模拟蛋白质折叠过程,进一步探讨了并行遗传算法模型,该模型充分体现序列折叠时的并行性与自组织性,使它适用于较长序列的折叠,折叠过程不会因为序列长度的增加而快速增大模拟的复杂度,且符合生命的演化规律。

基于SoC FPGA的文字分割系统设计

针对于传统PC机实现的图像采集与处理系统在功耗、移植性、实时性和体积上的局限性问题,本设计实现了基于FPGA和ARM硬核处理器整合的SoC FPGA的图像文字分割系统。基于SoC FPGA的硬件平台和移植的嵌入式Linux开发环境的软硬协同设计方法,实现了CMOS传感器的图像采集、SDRAM存储、双口RAM数据通信和VGA显示输出。同时,基于ARM的硬核处理系统(HPS)控制双口RAM读写图像数据,在HPS中实现图像的预处理和分水岭算法。实验结果表明:本系统具有较准确的文字分割效果,一幅图像实时文字分割的平均速度为0.87s,比基于PC机的matlab环境和NIOS Ⅱ的SOPC系统上实现速度分别提高了0.84倍和4.52倍。本系统具有设计灵活,速度快、可移植性强的优点,对实时图像采集与处理系统的研究提供参考意义。

蚂蚁群落优化算法在蛋白质折叠二维亲-疏水格点模型中的应用

氨基酸的亲疏水格点模型是研究蛋白质折叠的一种重要的简化模型,其优化问题是一个非确定型的多项式问题。采用蚂蚁群落优化算法对这一问题进行了研究,对测试数据的计算结果表明,在一定规模下,此算法能够有效地获得亲-疏水格点模型的最优解,其效率优于传统的MonteCarlo仿真等方法。

基于矩阵分解的周期块三对角线性方程组的并行直接解法

提出了分布式环境下求解周期块三对角线性方程组的一种并行算法.该算法充分利用系数矩阵结构的特殊性,通过对系数矩阵进行适当分解及近似处理,使算法只在相邻处理机间通信2次,并从理论上给出了算法有效的一个充分条件.最后,在HP rx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行性也很好.

块三对角线性方程组的并行迭代解法

提出了一种求解系数矩阵为块三对角矩阵的线性方程组的适合于MIMD分布式存储的并行迭代算法.该算法将一个分块三对角线性方程组的系数矩阵进行适合并行计算的不完全分解,从而形成迭代格式.整个计算过程只在相邻处理机之间进行3次通信.并从理论上给出了该算法收敛的一个充分条件,最后在HP rx2600集群上进行了数值实验.结果表明,此算法是可行的,具有较好的收敛性与并行效率.

块三对角线性方程组的并行直接解法

提出了分布式环境下求解块三对角线性方程组的一种并行算法,该算法充分利用系数矩阵结构的特殊性,通过对系数矩阵进行适当分解及近似处理,使算法只在相邻处理机间通信两次。并从理论上给出了算法有效的一个充分条件。最后,在HPrx2600集群上进行了数值实验,结果表明,实算与理论是一致的,并行性也很好。

求解块三对角线性方程组的一种并行算法

提出了分布式环境下求解块三对角线性方程组的一种并行混合迭代算法.利用分裂系数矩阵的方式,产生一个简单迭代;然后再利用多方向搜索方法,使得多方向搜索方法收敛速度加快.该算法只在相邻处理机间通信4次,消除了共轭梯度法所需要的内积运算.从理论上给出了算法收敛的一个充分条件.在HP rx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行效率也很高且比相关文献的计算效果好.

求解非线性方程组的一种并行算法

提出了一种在分布式环境下求解非线性方程组的并行算法,该算法将Newton迭代法中的Jacobi矩阵进行适当的分裂,使得Newton迭代法具有很好的并行性。并在理论上进行了收敛性分析。在HP rx2600集群上进行的数值实验结果表明并行效率达70%以上。