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PSO-GA协同优化算法及其在蛋白质结构预测中的应用

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提出一种粒子群算法和和遗传算法相结合的PSO-GA协同算法,将粒子群算法的全局最优引导能力引入到遗传算法的种群中来,使遗传算法能够合理利用PSO的快速搜索特性,从而提高遗传算法的收敛速度。同时利用遗传算法的全局收敛性,来避免粒子群算法容易陷入局部最优的缺点。通过共享全局最优的方法,两种算法得以实现协同操作。协同优化的同时,两种方法保有各自的独立性。因而两种方法可以以并行的方法执行,从而使优化速度进一步提高。该算法应用于低同源蛋白质三级结构预测,结果表明该算法优于单独的粒子群算法和遗传算法。相同的测试环境下,PSO-GA协同算法具有更快的收敛速度,优化结果也更接近实际的全局最优解.

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来源
《2007年中国智能自动化会议》|2007年|202-206|共5页
会议地点兰州
作者
桑延超; 彭志红; 李谦;
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作者单位

中国自动化学会;

中国人工智能学会;

甘肃省自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类蛋白质;算法理论;
关键词
粒子群算法; 遗传算法; 协同优化; 蛋白质结构;

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