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文檔簡介
1、蛋白質結構預測問題是生物信息學的熱點問題之一。根據(jù)Anfinsen提出的經(jīng)典“熱力學理論”，蛋白質勢能值最低時的狀態(tài)即為蛋白質的穩(wěn)定結構。因此本文采用從頭預測方法對蛋白質結構進行模擬，計算蛋白質函數(shù)的最低勢能值，得到最穩(wěn)定的蛋白質結構。 2、> 粒子群算法是一種基于群體的、具有全局尋優(yōu)能力的智能優(yōu)化算法。本文選擇粒子群算法為算法研究的基礎，對改進算法性能的粒子群模擬退火算法和粒子群禁忌搜索算法進行深入研究，提出了一種進一步改進的粒子群退火禁忌混合優(yōu)化算法(PSOSATS)。應用該算法對四條Fibonacci數(shù)列和四條較短的真實蛋白質序列進行實驗，計算蛋白質的最低勢能值，得到模擬的蛋白質結構構象。與其他類似算法在上述實驗中進行比較，本文提出的PSOSATS算法能夠得到更低的
本文利用模擬蛋白質結構的二維AB非格點模型進行算法研究，以二維AB非格點模型中蛋白質勢能函數(shù)的最低值為目標，預測蛋白質的穩(wěn)定結構。這是一個連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題，因此智能優(yōu)化算法是研究的關鍵。
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