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《江南大学》 2010年 博士论文
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进化算法及其在生物信息中的应用

龙海侠  
【摘要】:进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,主要包括遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、遗传规划(Genetic Programming, GP)、进化策略(Evolutionary Strategies, ES)、进化规划(Evolutionary Programming, EP)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法以及近年出现的量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)算法,它们通过一系列的进化算子和进化方程,寻找问题的最优解。本文把上述的进化算法及其改进的进化算法,结合数学模型,用于解决生物信息中的各种问题。主要工作概括如下: (1)针对QPSO算法会出现早熟收敛的缺点,结合选择操作,提出两种改进的QPSO算法,并且施加到全局最优位置上来提高算法搜索能力,一种是基于锦标赛选择的QPSO算法,另一种是基于轮盘赌选择的QPSO算法。并且从理论上证明了此算法的全局收敛性。实验中用了20个标准的单模多模、带旋转的单模和多模、带偏移的单模和多模测试函数对算法进行全面的测试,实验结果表明,基于选择操作的QPSO算法寻优能力强,搜索能力高。 (2)解决生物信息中多序列比对的问题,多序列比对是生物序列分析中的一个基本的重要的内容。本文提出两种方法来解决多序列比对问题,一种方法为,使用二进制的PS0和二进制的QPSO进行序列的比对,为了避免算法的早熟,在算法中还加入了变异算子;另一种方法为,使用QPSO算法和改进的QPSO算法,结合隐马尔可夫模型进行序列的比对。核酸序列和蛋白质序列的比对结果表明,上述两种方法可以找出较优的比对结果。 (3)解决代谢网络中代谢流的评估问题,代谢流的评估问题是一个带约束的优化问题,其目标函数是一个非线性,不可微的并且存在多个局部最小点的复杂函数,文中也采用两种方法来解决此问题,一种为进化算法加单值分解,一种为QPSO算法和基于选择操作的QPSO算法加罚函数。谷氨酸棒杆菌(Corynebacterium glutamicum)的内部代谢流的评估结果表明了两种算法能够以较快的收敛速度找到较好的接近最优点的量化值。 (4)针对发酵中培养基的优化问题,利用GP的方法来建立优化模型,并使用QPSO算法分别来优化模型的系数和模型的系数,实验结果表明GP-QPSO算法能产生最大的透明质酸产量,尽管响应面分析法(response surface methodology, RSM)和GP-QPSO方法都提供了较好的预测值,但是从结果可以看出GP-QPSO方法在数据拟合和优化能力比RSM方法优越。由于较快的收敛速度和全局优化能力,GP-QPSO方法可以广泛的应用到生物过程的优化中。


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