蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的混合智能優(yōu)化算法及并行化.pdf

1、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題是生物信息學(xué)的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。根據(jù)Anfinsen提出的經(jīng)典“熱力學(xué)理論”，蛋白質(zhì)勢(shì)能值最低時(shí)的狀態(tài)即為蛋白質(zhì)的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。因此本文采用從頭預(yù)測(cè)方法對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，計(jì)算蛋白質(zhì)函數(shù)的最低勢(shì)能值，得到最穩(wěn)定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
　　本文利用模擬蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的二維AB非格點(diǎn)模型進(jìn)行算法研究，以二維AB非格點(diǎn)模型中蛋白質(zhì)勢(shì)能函數(shù)的最低值為目標(biāo)，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。這是一個(gè)連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，因此智能優(yōu)化算法是研究的關(guān)鍵。

2、>　　粒子群算法是一種基于群體的、具有全局尋優(yōu)能力的智能優(yōu)化算法。本文選擇粒子群算法為算法研究的基礎(chǔ)，對(duì)改進(jìn)算法性能的粒子群模擬退火算法和粒子群禁忌搜索算法進(jìn)行深入研究，提出了一種進(jìn)一步改進(jìn)的粒子群退火禁忌混合優(yōu)化算法(PSOSATS)。應(yīng)用該算法對(duì)四條Fibonacci數(shù)列和四條較短的真實(shí)蛋白質(zhì)序列進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，計(jì)算蛋白質(zhì)的最低勢(shì)能值，得到模擬的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)構(gòu)象。與其他類(lèi)似算法在上述實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行比較，本文提出的PSOSATS算法能夠得到更低的