基于双重反向学习粒子群算法的DNA序列设计

DNA计算是基于生物DNA分子的新型计算范式,因其卓越的计算性能而具有广阔的应用前景。DNA计算对用于编码的DNA序列的设计要求严格,为保障DNA计算的可靠性,各种合理可靠的约束条件被用于规范设计DNA编码序列。为获得质量更高的DNA编码序列,通过采用能满足多种设计要求的约束条件组合,并将基于双重反向学习的粒子群算法(QOLPSO)应用于解决DNA编码序列设计优化问题。QOLPSO在标准粒子群算法基础上加入Zaslavskii混沌映射和双重反向学习策略以此来获得高质量初始种群,后引入蝠鲼觅食优化算法中的螺旋觅食来提升算法的全局搜索能力,再采用和声搜索算法的微调操作来优化解的选择,从而得到高质量的解。通过DNA编码序列设计优化实验体现QOLPSO相较其他改进算法能设计出更高质量DNA序列的能力,最后采用消融实验来证明改进策略的有效性及在DNA序列设计中的性能。