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相似文献
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1.
基于遗传粒子群算法的DNA编码优化   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
许世明  张强 《计算机工程》2008,34(1):218-220
DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算得到的序列与已有的DNA序列进行了对比。仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献   

2.
DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要途径,从DNA编码应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式以及目标序列集合的评价函数,采用文化进化粒子群算法解决DNA序列设计的多目标优化问题,仿真结果表明该混合算法针对DNA序列设计问题,在求解最优值能力,解的稳定性方面都取得了不错的效果。  相似文献   

3.
针对DNA计算中的DNA序列设计问题,基于6个DNA序列设计约束条件,将DNA序列设计问题转化为多目标优化问题,提出小生境遗传算法进行求解。算法利用DNA序列设计中的相似性约束与H-测度约束,在单链DNA序列集合上定义共享函数,利用两种类型的编码等价变换以及模4算术运算,构造了5个遗传算子,并给出具体的DNA序列设计结果。通过比较,算法可以得到质量更好的DNA序列,且在种群规模与进化代数方面具有更高的计算效率。  相似文献   

4.
基于动态遗传算法的DNA序列集合设计(英文)   总被引:2,自引:0,他引:2  
DNA编码序列的质量与数量直接影响着DNA计算的可靠性和规模,如何找到尽可能好的及尽可能多的DNA序列用于实际的应用一直是DNA计算的一个核心问题.文中首先介绍了研究DNA编码和DNA序列集合对DNA计算的意义,并给出了DNA序列设计的汉明距离和反汉明距离约束条件的定义.DNA序列集合的研究对DNA计算的可靠性和规模有着重要的影响,因此文中利用遗传算法和动态遗传算法来设计满足上述约束条件的DNA序列集合,通过对两种方法所得结果的比较,证明了动态遗传算法明显优于遗传算法.与此同时,将文中所得到的实验结果与前人的研究成果进行比较可知,文中的结果大幅提高了DNA编码的上界,从而进一步缩小了DNA编码界的取值范围.并且文中所给出的实验结果,对以后DNA编码的理论界的研究以及编码理论中关于4元码界的研究,提供了重要的参考值.  相似文献   

5.
DNA计算中编码序列的过滤函数研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
构造了用于DNA编码序列过滤的函数,并给出了DNA序列编码的算法,采用该文设计的过滤函数和算法所得到的DNA编码序列,能够满足一定的组合约束条件,并满足一定热力学条件,大大提高了DNA编码字的质量,有利于提高DNA计算的可靠性。  相似文献   

6.
本文分析了DNA编码序列设计的目标及需要满足的约束条件H-measure、连续性、相似度、发夹结构、GC含量等约束,建立一种组合优化评价模型,通过引入基于权重的适应度函数来评价DNA序列集合的优劣,最后提出基于该模型的离散粒子群优化算法(DPSO)生成有效的DNA编码序列.根据优化问题的约束条件及离散量的特点,对粒子的...  相似文献   

7.
针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型。通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列。  相似文献   

8.
DNA编码优化问题是DNA计算中的核心问题。分析DNA编码优化的约束条件,在单链DNA序列集合上引入h距离,将聚类小生境技术应用于小种群遗传算法的构造,对DNA编码优化问题进行求解。基于h距离定义DNA序列间的相似函数,将碱基字母编码为4进制整数、DNA编码序列作为个体编码为4进制整数向量、种群编码为4进制整数矩阵,基于模4算术运算,构造相应的遗传算子,并给出DNA编码序列的具体计算结果。实验结果表明,与现有DNA编码序列优化结果相比,该算法可得到更好的DNA编码序列且计算效率较高。  相似文献   

9.
针对现有DNA计算中存在的编码序列设计稳定性、可靠性不完善等问题,充分考虑基本编码问题,设计出一种基于多目标优化机制的DNA编码序列设计算法。在一定的约束条件下,该算法利用了多目标优化机制以及采取小种蚁群算法,将h-distance因子添加到单链DNA架构中,建立一种DNA序列公用方法。通过模拟实验表明,该算法与同类型算法相比,在计算效率、优化性方面具有一定优势。  相似文献   

10.
基于h-距离的DNA编码序列设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对DNA编码序列设计问题,将其转换为带约束的多目标优化问题,在单链DNA集合中引入h-距离,构造了DNA序列间的共享函数,应用小种群遗传算法,对DNA编码序列设计问题进行求解。与已有结果比较,算法可以得到更好的DNA序列且计算效率较高。算法可用于DNA计算中编码序列的具体设计。  相似文献   

11.
基于文化微粒群优化算法的DNA编码研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对DNA编码约束进行研究,选择汉明测量以及相似度作为DNA序列集设计的主要约束,并结合连续性约束与GC Content约束,将序列集设计问题抽象为带有强约束的多目标优化问题,采用文化微粒群算法解决该多目标优化问题。仿真结果表明,该混合算法针对DNA编码序列设计问题,在求解最优值能力、解的稳定性方面都能取得较好的效果。  相似文献   

12.
DNA编码问题及其复杂性研究*   总被引:1,自引:0,他引:1  
高质量的DNA编码可以避免DNA分子间的非特异性杂交,提高DNA计算的有效性和可靠性。首先对DNA编码的约束条件进行归类,分析了各编码约束对编码质量的影响;然后研究了编码质量、编码数量、序列长度与DNA计算可靠性、有效性、可扩充性之间的关系;最后通过类比DNA编码问题和图的独立集问题,说明了求解最大DNA序列集合问题是NP完全的。  相似文献   

13.
This paper is the second one of the two papers entitled “Weighted Superposition Attraction (WSA) Algorithm”, which is about the performance evaluation of the WSA algorithm in solving the constrained global optimization problems. For this purpose, the well-known mechanical design optimization problems, design of a tension/compression coil spring, design of a pressure vessel, design of a welded beam and design of a speed reducer, are selected as test problems. Since all these problems were formulated as constrained global optimization problems, WSA algorithm requires a constraint handling method for tackling them. For this purpose we have selected 6 formerly developed constraint handling methods for adapting into WSA algorithm and analyze the effect of the used constraint handling method on the performance of the WSA algorithm. In other words, we have the aim of producing concluding remarks over the performance and robustness of the WSA algorithm through a set of computational study in solving the constrained global optimization problems. Computational study indicates the robustness and the effectiveness of the WSA in terms of obtained results, reached level of convergence and the capability of coping with the problems of premature convergence, trapping in a local optima and stagnation.  相似文献   

14.
Designing oligonucleotide strands that selectively hybridize to reduce undesired reactions is a critical step for successful DNA computing. To accomplish this, DNA molecules must be restricted to a wide window of thermodynamical and logical conditions, which in turn facilitate and control the algorithmic processes implemented by chemical reactions. In this paper, we propose a multiobjective evolutionary algorithm for DNA sequence design that, unlike preceding evolutionary approaches, uses a matrix-based chromosome as encoding strategy. Computational results show that a matrix-based GA along with its specific genetic operators may improve the performance for DNA sequence optimization compared to previous methods.  相似文献   

15.
基于蚁群优化聚类算法的DNA序列分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题,提出一种基于蚁群优化聚类算法(ACOC)的DNA序列分类方法,在密度函数中加入自适应感应量并应用模拟退火中的α-适应量的冷却策略,采用DNA序列分布特征对DNA序列进行特征提取,并将pearson相关系数引入蚁群聚类算法作为相似性度量。在EMBL-DNA数据库中4个数据集上进行性能测试,与统计聚类和k-means算法的比较表明,该方法具有一定的时间和精度的优越性,适于解决大规模DNA序列数据分类问题。  相似文献   

16.
提出了一种优化设计方案.该方案的各项评价指标均优于根据以往文献提供的方法所能得到的最好结果.尤其是所提出的海明距离测度方法,进一步保证了特异性杂交产生的自由能远大于非特异性杂交所产生的自由能,便于进行DNA编码序列的设计与选择,为可控的DNA计算提供可靠有效的编码序列.  相似文献   

17.
This paper introduces an improved accelerated particle swarm optimization algorithm (IAPSO) to solve constrained nonlinear optimization problems with various types of design variables. The main improvements of the original algorithm are the incorporation of the individual particles memories, in order to increase swarm diversity, and the introduction of two selected functions to control balance between exploration and exploitation, during search process. These modifications are used to update particles positions of the swarm. Performance of the proposed algorithm is illustrated through six benchmark mechanical engineering design optimization problems. Comparison of obtained computation results with those of several recent meta-heuristic algorithms shows the superiority of the IAPSO in terms of accuracy and convergence speed.  相似文献   

18.
为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明,新算法能有效求解不同的约束优化问题。  相似文献   

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