多重序列比对的蚁群算法

序列多重比对是生物信息学特别是生物序列分析中的一个重要的操作.提出了一种解决多重序列比对的蚁群算法,利用了人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对.在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中的字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略,以及参数的动态自适应调节方法,较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力.实验显示,该算法可以有效解决多重序列比对问题.     

基于改进蚁群算法的多序列比对

提出一种基于改进蚁群算法的多序列比对方法。该算法改变了信息素的更新方式、字符的选择方法、蚂蚁在蚁巢和食物之间往返搜索以及随机分配蚂蚁开始序列等。实验结果表明,改进后的算法不仅有效地克服了基本蚁群多序列比对算法中的停滞现象,而且即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好解。     

渐进方法结合蚁群算法求解多序列比对问题

在所有多重序列比对算法中,渐进比对方法由于简单的算法和高效的计算在生物信息学中得到了广泛的应用。但是渐进方法最大的缺点是在早期阶段形成的错误不能在后期的计算中纠正过来。针对这个问题,我们设计了ProAnt比对算法,即渐进方法和蚁群算法相结合来求解多重序列比对问题。首先,对输入的多个序列进行预处理,用蚁群算法和概率一致性更新计算出所有字符对在最终比对中出现的概率,称为“后验概率”,计算后验概率是为了预防早期错误的发生。然后我们将后验概率作为字符对之间的匹配得分,用渐进方法得到最终的比对结果。用BAliBASE数据库对算法进行测试,实验结果显示,该算法能够在保持合理的运算时间的前提下显著改善渐进比对方法的正确性。     

基于混合行为的蚁群双序列比对方法

针对基本蚁群算法在双序列比对中存在的易陷入局部最优解及收敛慢的问题,提出了一种新的基于混合行为的蚁群双序列比对算法,该算法通过增加蚂蚁行为模式来增大搜索空间,并且通过改变信息素更新策略来加快收敛速度。实验表明,该算法得到的解的全局性和收敛速度相对基本蚁群算法都有较大提高。     

一种基于优质边求解TSP的蚁群算法

应用蚁群算法求解旅行商问题时发现,算法易陷入局部最优解而停滞,并导致其探索新解能力的降低。提出了一种基于优质边的求解方法,根据算法运行过程中的相关信息选取优质边,在停滞时调整优质边上的信息素;使用改进的选路规则将蚂蚁的路径选择尽可能限制在优质边中,从而改进蚂蚁构造解的质量以增强算法的探索能力。实验结果表明,改进的策略是合理有效的。     

一种新型求解多序列比对问题的方法

多序列比对问题是生物信息科学中一个非常重要且具挑战性的课题,并已经被证明属于问题.为了克服以往算法中的求解速度慢的缺点,本文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的算法来求解的新方法,在单独使用遗传算法的基础上再使用蚁群算法来进行局部搜索以便更快速地求得解.实验结果表明,遗传-蚁群算法能有效地求解多序列比对问题.     

用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题

提出一种自适应的多种群蚁群算法求解移动通信中的频率分配问题。该算法改变了传统蚁群算法只有一个蚂蚁群体的做法，使用多个蚂蚁子群体同时进行优化处理。为每个蚂蚁子群体定义一个收敛系数，根据收敛系数来决定子群体内部的路径选择和信息量更新、子群体间的信息交流策略，同时采用自适应的信息更新策略以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡。通过对固定频率分配和最小跨度频率分配问题进行仿真的实验，表明此算法不仅具有较强的全局收敛性，而且有更快的寻优速度。     

改进蚁群算法在二次分配问题中的应用

为了解决基本蚁群算法在求解大规模二次分配问题时暴露出的缺陷,本文提出一种改进的蚁群算法。在基本蚂蚁算法中,采用全局信息素更新策略,使用距离及流量作为启发式信息并引入局部优化策略,对每代的最优解进行改进,进一步加快算法的收敛速度。通过对于二次分配问题的3种不同类型的问题进行实验,将改进的蚁群算法与基本蚂蚁算法及混合遗传算法进行比较,结果表明该改进算法具有更优的性能。     

基于模拟退火算法的多道逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中易出现停滞现象、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于模拟退火策略的多道逆向蚁群算法。通过向原始蚁群中引入逆向蚂蚁,并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目,来提高算法全局寻优能力。在算法执行过程中一组蚂蚁分成几群并行运算,通过交换策略,有效地利用了当前最优解,提高了算法收敛速度。将该算法应用于旅行商问题的求解,仿真实验结果表明该算法的全局寻优能力和收敛速度都得到了很大改善。     

求解频率分配问题的自适应的多种群蚁群算法

提出一种自适应的多种群蚁群算法用于求解频率分配问题．算法将蚂蚁群体划分为若干个子群体，每个子群体的蚂蚁并行地进行优化．在寻优过程中，算法为每个蚂蚁子群体定义一个收敛系数，根据收敛系数来决定子群体内部的路径的选择和信息量的更新．算法同时根据各个子群体的解的质量和分布情况来自适应地决定信息交流策略，包括选择信息交流的对象和调节信息交流的周期以及信息更新策略，以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡．对固定频率分配和最小跨度频率分配问题在并行计算机上的实验结果表明，本文算法不仅具有较快的全局收敛速度，而且有高质量的解和高的效率．     

Genetic algorithm with ant colony optimization (GA-ACO) for multiple sequence alignment

Multiple sequence alignment, known as NP-complete problem, is among the most important and challenging tasks in computational biology. For multiple sequence alignment, it is difficult to solve this type of problems directly and always results in exponential complexity. In this paper, we present a novel algorithm of genetic algorithm with ant colony optimization for multiple sequence alignment. The proposed GA-ACO algorithm is to enhance the performance of genetic algorithm (GA) by incorporating local search, ant colony optimization (ACO), for multiple sequence alignment. In the proposed GA-ACO algorithm, genetic algorithm is conducted to provide the diversity of alignments. Thereafter, ant colony optimization is performed to move out of local optima. From simulation results, it is shown that the proposed GA-ACO algorithm has superior performance when compared to other existing algorithms.     

基于信息素智能更新的蚁群双序列比对算法

序列比对算法是生物信息学中重要的研究方向之一。提出了一种基于信息素智能更新的蚁群双序列比队算法,该算法利用历史最优信息来更新信息素,避免出现早熟现象,加速算法的后期收敛。实验表明该方法是有效性和可行的。     

基于改进信息素的蚁群算法在QoS 组播路由中的研究

针对传统的蚁群算法在求解大规模旅行商问题时容易导致搜索时间过长或陷入停滞的问题,提出了一种基于改进信息素的蚁群算法。通过蚁群算法的改进,使得每轮搜索之后的信息素都能更好地反映解的质量。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法能获得比传统的蚁群算法更优的解,同时具有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

一种基于蚁群算法的生物序列并行比对方法

生物序列比对是生物信息领域的重要课题,比对结果的合理性和正确性关系到基于比对结果研究的正确性。在保证正确性的前提下利用并行计算充分挖掘计算潜力对提高比对效率有重要意义。针对双序列的全局比对问题,提出了基于蚁群算法的双序列比对并行化方案。对耗时最多的搜索比对路径和信息素更新两个步骤给出了基于共享内存模型的并行化方法。"天河二号"上OpenMP实验结果表明,8线程并行情况下,加速比可达5.03,且序列越长性能越高。     

A new ant colony algorithm for makespan minimization in permutation flow shops

The problem of scheduling in permutation flow shop with the objective of minimizing the maximum completion time, or makespan, is considered. A new ant colony optimization algorithm is developed for solving the problem. A novel mechanism is employed in initializing the pheromone trails based on an initial sequence. Moreover, the pheromone trail intensities are limited between lower and upper bounds which change dynamically. When a complete sequence of jobs is constructed by an artificial ant, a local search is performed to improve the performance quality of the solution. The proposed ant colony algorithm is applied to Taillard’s benchmark problems. Computational experiments suggest that the algorithm yields better results than well-known ant colony optimization algorithms available in the literature.     

基于级联信息素更新蚁群算法的多用户检测

给出了基本蚁群算法在多用户检测中的具体实现,同时针对基本蚁群算法易陷入局部最优解的缺点,提出了一种改进蚁群算法的多用户检测方法。该算法对蚁群算法的信息素更新采用串联式的多级更新策略,首先进行有选择性的信息素更新,然后引进随机扰动因子进一步修改信息素,最后采用最大门限确定信息素的范围。最终的仿真结果表明:所提出的级联信息素更新蚁群算法的多用户检测(UCP-ACO-MUD)算法具有较强的跳出局部最优解的性能,效果良好。