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【24h】

A hybrid solver for protein multiple sequence alignment problem

机译：用于蛋白质多序列对准问题的混合求解器

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In this work, a novel hybrid model called PSOSA for solving multiple sequence alignment (MSA) problem is proposed. The developed approach is a combination between particle swarm optimization (PSO) algorithm and simulated annealing (SA) technique. In our PSOSA approach, PSO is exploited in global search, but it is easily trapped into local optimum and may lead to premature convergence. SA is incorporated as local improvement approach to overcome local optimum problem and intensify the search in local regions to improve solution quality. Numerical results on BAliBASE benchmark have shown the effectiveness of the proposed method and its ability to achieve good quality solutions when compared with those given by other existing methods.
机译：在这项工作中，提出了一种用于求解多个序列对准（MSA）问题的称为PSOSA的新型混合模型。 开发方法是粒子群优化（PSO）算法和模拟退火（SA）技术之间的组合。 在我们的PSOSA方法中，PSO在全球搜索中被利用，但它很容易被困到局部最优，可能导致过早收敛。 SA被用作克服本地最佳问题的本地改进方法，并加强在当地地区的搜索以提高解决方案质量。 与其他现有方法给出的那些相比，Balibase基准测试对Balibase基准的有效性及其实现了良好质量解决方案的能力。

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