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1、碩士學(xué)位論文退火進(jìn)化算法在生物序列比對中的應(yīng)用研究ApplicationSearchofAnnealingEvolutionAlgorithminBiologySequenceAlignment作者姓名學(xué)科、專業(yè)學(xué)號指導(dǎo)教師完成日期王蝗讓箕數(shù)堂2絲QlQ2j工克詮2Q豎至6目大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology退火進(jìn)化算法在生物序列比對中的應(yīng)用研究ApplicationSearchofAnnealingE
2、volutionAlgorithminBiologySequenceAlignmentAbstractComparisonisthemostcommonmethodinthescientificresearc]1，thatthrou血thecomparisionofresearchobjectwitheachotherrelativelylookforthecharacteristicthattargetmightpossessSequ
3、encealignmentisthemostfrequentlyandclassicalresearchmeallSofbioinformaticsItsmeaningrestwithanalyzingsequenceeomparabilityfromthelevelofnucleicacidandaminoacid，conferringitsrelationofstlucturalfunctionandevolutionthefoun
4、dationofgenediscern，moleculeevolutionandoriginoflifestudyHaveintroducodthecurrentsituationofstudyonalgorithmthatpairwisesequenceandmultiplesequencealignmentinbioinformaticsinthistextThanbasedonsimulatedannealingalgorithm
5、andgeneticalgorithmproposetoallannealingevolutionalgorithminbiologysequencealignmentThealgorithmcomplexityofmul印lesequenceincreasesintheexponentlaw，isaNPproblem，accordingtothecharacteristicweadoptthealgorithmbelongstoite
6、rativealgorithmthatcombinewithsimulatedannealingalgorithmandgeneticalgorithmtreatmentNPproblem也atthiskindofmethodcanbeverygoodBecausegeneticalgorithmcanbeeasytocauseearlymaturingtodisappearquestion，soastoevolutionbeunabl
7、etogetoptimumtosolveAlotofmultiplesequencealignmentbasedongeneticalgorithmhavethisshortcomingmorethanthealgorithmrightAccordingtothischaracteristic，throughintroducingsimulatedannealingalgorithmutilizesimulatedannealingal
8、gorithm，acceptingcriterion(Metropoliscriterion)keepcolonyvarietyofindividualtosolveearly—maturingtodisappearquestionSimulatedannealinghastwo—waysearchabilitythatprobabilityjumpssuddenly，itisapttojumpoutthetrapofsomeextre
9、mevalue，theoveralloptimizationthatcanalsoguaranteetobesearchedforIntroducingsimulatedannealingalgorithminthegeneticalgorithmtactics，notonlyenrichthegeneticalgorithmsearchbehavior，avoiddisappearearlymaturing，butalsocanuti
10、lizestrongtheoveralloptimizationofgeneticalgorithmrunningsidebysideoftosearchforabilityThistextcarriedonaseriesofdatatestfinally，passing也etestresultwecanseethisalgorithmisimprovedinbiologicalsensitivenessandoperationeffi
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