本文關(guān)鍵詞：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的閾值接收算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)(Protein Structure Prediction, PSP)由于計(jì)算復(fù)雜一直被認(rèn)為是生物信息學(xué)極具挑戰(zhàn)性的問題。從頭預(yù)測(cè)法是一種常見PSP的理論方法。本文研究非格點(diǎn)AB模型的蛋白質(zhì)二維結(jié)構(gòu)的從頭預(yù)測(cè)。根據(jù)蛋白質(zhì)的天然構(gòu)象在自由能最低時(shí)最穩(wěn)定這一假設(shè),從頭預(yù)測(cè)將PSP問題轉(zhuǎn)化為函數(shù)優(yōu)化問題。閾值接收算法(Threshold accepting, TA)是一種類模擬退火算法(Simulated Annealing, SA),主要應(yīng)用于組合優(yōu)化問題。本文研究連續(xù)空間優(yōu)化問題的TA算法,把TA算法應(yīng)用于AB模型的二維PSP問題,主要研究?jī)?nèi)容包括：研究了基于自適應(yīng)鄰域(ADaptive neighborhood, AD)的TA算法,利用AD產(chǎn)生候選解,算法初期產(chǎn)生候選解的鄰域范圍較大,后期搜索集中在一個(gè)很小的范圍,使算法在空間勘探和重點(diǎn)區(qū)域開采之間協(xié)調(diào)平衡。在12個(gè)基本測(cè)試函數(shù)和蛋白質(zhì)序列上分別對(duì)單個(gè)體TA算法測(cè)試,仿真結(jié)果表明通過AD采樣的TA算法可以明顯提高TA算法的性能。對(duì)測(cè)試函數(shù)進(jìn)一步擴(kuò)大搜索范圍,結(jié)果表明即使在變量范圍擴(kuò)大1000倍的情況下,結(jié)果依然保持不錯(cuò)。理論和實(shí)驗(yàn)表明AD采樣具有良好性能。研究了多個(gè)體閾值接收算法(Multi-agent Threshold accepting, MTA),每個(gè)個(gè)體通過粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法運(yùn)動(dòng)方程,利用各自獨(dú)立的速度、位置采樣產(chǎn)生候選解,因?yàn)槊總�(gè)粒子都有記憶飛過的最好位置能力,使算法能更好地在最優(yōu)區(qū)域搜索。在12個(gè)基本測(cè)試函數(shù)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)序列上分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明對(duì)于連續(xù)空間的函數(shù)優(yōu)化問題,PSO采樣效果更佳。在四條長Fibonacci測(cè)試序列、四條較短和三條較長真實(shí)蛋白質(zhì)序列上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明通過AD采樣的MTA算法比通過其他不同采樣策略MSA (Multi-agent Simulated Annealing)和其他采樣方式的MTA效果更好或相當(dāng)。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) 閾值接收算法 自適應(yīng)鄰域 粒子群優(yōu)化 AB模型
【學(xué)位授予單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：Q51
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題10-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)15-26
• 2.1 蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)15-17
• 2.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法17-19
• 2.2.1 同源建模法18
• 2.2.2 反向折疊法18-19
• 2.2.3 從頭預(yù)測(cè)法19
• 2.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的優(yōu)化模型19-24
• 2.3.1 格點(diǎn)模型19-21
• 2.3.2 非格點(diǎn)模型21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于自適應(yīng)鄰域采樣的閡值接收算法26-45
• 3.1 閡值接收算法簡(jiǎn)介26-27
• 3.2 單個(gè)體連續(xù)空間的閾值接收算法27-36
• 3.3 TA在Fibonacci序列的結(jié)果與分析36-39
• 3.4 TA在真實(shí)蛋白質(zhì)序列的結(jié)果與分析39-45
• 3.4.1 四條較短真實(shí)蛋白質(zhì)序列仿真結(jié)果與分析40-42
• 3.4.2 兩條較長真實(shí)蛋白質(zhì)序列仿真結(jié)果與分析42-45
• 第四章 基于多個(gè)體的閡值接收算法45-62
• 4.1 基于粒子群優(yōu)化算法的TA45-50
• 4.2 MTA在連續(xù)空間上結(jié)果與分析50-52
• 4.3 MTA在Fibonacci序列的結(jié)果與分析52-55
• 4.4 MTA在真實(shí)蛋白質(zhì)序列的結(jié)果與分析55-59
• 4.4.1 四條較短真實(shí)蛋白質(zhì)序列仿真結(jié)果與分析55-57
• 4.4.2 三條較長真實(shí)蛋白質(zhì)序列仿真結(jié)果與分析57-59
• 4.5 閾值接收算法參數(shù)實(shí)驗(yàn)仿真比較59-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 致謝67

【相似文獻(xiàn)】

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