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DNA计算中的编码设计优化算法

任晓娜  
【摘要】: DNA计算是以DNA分子和生物酶等为载体,以生化反应作为“信息处理工具的”一种崭新的计算模式。由于DNA计算所具有的巨并行性、海量存储以及低能耗等优点,DNA计算显示了巨大的生命力。但生化反应中由于各种外界因素以及编码本身的缺陷,会存在非特异性杂交,这种随机性为后续计算进程带来了很大的不确定性,严重的可能会导致生化反应不可控,进而造成计算失败,有效的编码设计能够提高DNA计算的可靠性。 本文重点研究了DNA编码问题,研究重点主要集中在如何设计出可以减少不合法反应的DNA编码序列集合。介绍了DNA编码的相关约束条件,并进行数学建模,研究现有流行的智能进化算法。在此基础上提出两种DNA编码的优化算法。本文的主要工作包括: 1.分析DNA计算中编码序列设计的影响因素、总结了现有研究主要考虑的六个数学约束条件:H-measure约束、连续性约束、相似度约束、发夹结构约束、解链温度、GC含量。建立一套基于以上六个约束条件的多目标评价体系的DNA编码序列组合优化模型,设计出了适应度函数Fitness的具体实现。 2.提出一种基于离散粒子群的DNA编码优化方法(简称DPSO)。根据DNA编码问题离散量的特点,对DPSO算法粒子的位置、速度等量及运算规则进行了重新定义,满足了六种约束条件,引入基于权重的适应度函数来评价DNA序列集合,并设计出了DPSO算法的具体实现。经实验验证,DPSO算法大大降低了计算复杂度,并且参数设置和调整非常方便。 3.提出一种基于文化粒子群(cultural-based PSO, CBPSO)的DNA编码序列优化方法。种群空间利用了DPSO的快速演化能力,通过接收精英个体送入信念空间。同时利用文化算法模型中的遗传操作,对个体选择,交叉,变异等,影响种群空间的粒子来增加DPSO群体多样性和全局搜索能力。并设计出CBPSO的具体实现,经实验验证得到了较高质量的DNA编码序列,验证算法的有效性。 4.用Java实现了DNA计算编码设计系统。系统架构采取了五层框架,分别是表现层,算法层,约束层,对象层,数据库层,层和层之间松散耦合。其框架是灵活的,可扩展的。经实验证明,GPSDS可以帮助验证不同的DNA编码优化算法模型。


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