進化樹的重建問題是進化生物學中的一個基礎問題,也是一個生物學與計算機學相結合的生物信息學問題。進化樹的重建問題旨在重建出一棵能夠最真實描述物種間進化關系的進化樹。重建進化樹的方法主要分為三類:（1）基于距離法;（2）最大簡約法;（3）最大似然法。因為最大簡約法和最大似然法可視為評價進化樹優(yōu)劣的方法,且兩者存在一定沖突,所以這兩個方法可做為多目標優(yōu)化問題的目標函數(shù)。本文將重建進化樹視為多目標優(yōu)化問題,設計了一個基于共識分枝的多目標進化算法,該算法被命令為MOEA-RC。共識分枝指的是多棵樹共同擁有的分枝結構,本論文假設從優(yōu)異解得到的共識分枝在一定程度上是對的,于是在進化算法的迭代過程中找出這些共識分枝并加以保護。實驗證明了,在三個真實數(shù)據(jù)集上,本文提出的算法相較于幾個經(jīng)典的多目標進化算法和多個重建進化樹軟件都有一定的優(yōu)越性。最大似然法和最大簡約法兩個方法的運算需要大量的計算資源,這使得算法的運算時間較長。于是,本文設計了一個能夠在spark平臺上并行運算的多目標重建進化樹算法。該算法利用了島模型框架幫助提高算法解的多樣性,并結合了共識分枝加快算法的收斂。在實驗中,該并行算法能夠在收斂性能... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．?２：重分配示例??

＿５００上迭代１００次（因種群數(shù)量為??１００，即評估１０００次）的表現(xiàn)。實驗結果為圖３．３－３．５。該組實驗的初始化種群為??隨機生成。??ｒｂｃｌ一５５??２３４００－??■〇?２３２００－??＾?２３０００－??ｏ?．?＾?ＭＯＥＡ－ＲＣ??］２２８００－?—?ＮＳＧＡ－ＩＩ??十?ＭＯＥＡ／Ｄ??２２６００－?ＭＯＥＡ－Ｒ??Ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ??５４００?５５００?５６００?５７００??Ｐａｒｓｉｍｏｎｙ??圖３．?３：四個算法在ｒｂｃｌ＿５５上迭代１００次時的帕累托前沿??３４??

在rbcl一5的最大簡約值變化


本文編號：2912140