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量子查找算法是一种利用波的特性进行查找的新方法,它以量子位作为描述问题 的基本信息单位,为 NP-完全问题的解决提供了一种有效的途径。量子查找算法的主要特 点 是查找的高度并行性、非结构化查找和巨大的信息存储容量。该文介绍了量子查找的基 本思 想;综述了量子查找的典型实例及其广泛应用;分析了量子查找算法的特点及其与传 统算法 的关系;指出了量子计算目前存在的问题;最后对量子计算的发展前景进行展望。 相似文献
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基于遗传算法的0/1背包问题求解 总被引:17,自引:0,他引:17
利用遗传算法提出了解决0/1背包问题的3种算法,这3种算法分别是基于罚函数修正方法和译码方法的算法,理论分析表明,修正方法可以获得问题的最优解,在不同测试数据集上对这3处算法的性能进行了比较,结果与理论分析一致。 相似文献
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针对生物序列分析中的多序列比对问题,设计了一个求解多序列比对问题的混合遗传算法(与之相应的软件称为HGA-COFFEE),该算法采用COFFEE函数作为个体的适应度函数,构造了5种新的遗传算子,包括1种选择算子,2种交叉算子和2种变异算子,其中一种变异算子基于COFFEE的一致性信息设计,以改善算法的整体搜索能力;另一种变异算子基于动态规划方法设计,以增强其局部搜索能力。最后,通过对BAliBASE中144个测试例的测试,证明该算法是有效的,与已有的算法相比,该算法对处于朦胧区和具有N/C末端延伸的序列比对问题有更强的问题求解能力。 相似文献
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顺式调控模块(Cis-regulatory module,CRM)在真核生物基因的转录调控中起着重要作用,识别顺式调控模块是当前计算生物学的一个重要课题.虽然当前有许多计算方法用于识别顺式调控模块,但识别准确率仍有待进一步提高.将顺式调控模块的多种特征信息结合在一起,有助于提高识别顺式调控模块的准确率.基于此,本文提出了一种识别顺式调控模块的算法SegHMC(Segmental HMM model for discovery of cis-regulatory module).该算法建立了一种关于顺式调控模块识别问题的Segmental HMM模型,进一步扩展了顺式调控模块调控结构(或调控语法)的表示,不仅将顺式调控模块表示为模体(Motif)的组合,还进一步将模体共同出现的频率、模体顺序偏好以及顺式调控模块中相邻模体间的距离分布等特征引入到顺式调控模块的调控语法中.在模拟数据集和真实生物数据集上的实验结果表明,本文方法识别顺式调控模块的准确率显著优于当前的主要方法. 相似文献
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大数质因子分解的量子算法 总被引:1,自引:0,他引:1
量子质因子分解算法是一种利用波的特性在量子环境下进行整数质因子分解的新方法。本文首先介绍了量子质因子分解的基本思想及其相关概念,然后分析并给了了大数质因子分解的量子算法,最后对量子算法的发展前景进行了展望。 相似文献
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顺序存取设备最优存储的遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
顺序存取设备的最优存储是组合优化中的一个重要问题。文章在系统地讨论了顺序存取设备有关理论的基础上,设计并实现了该问题的一种新型算法——遗传算法。在这种算法中,充分利用了遗传算法的全局搜索能力。实验仿真表明,该算法不仅有效,而且表现出很强的鲁棒性。 相似文献
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实时系统资源分配的动态规划算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一个划分具有决定性的,实时性能的二级存储系统的最优算法。此算法在多项式时间内就能找出这一问题的最优解,并支持存储器资源的在线重新配置。 相似文献
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给出网格结构并行机上的并行扫描线消隐算法,引入扫描线的度、逻辑扫描线和逻辑扫描区间等概念,解决了负载平衡,使任务划分和分配在各处理机之间保持平衡.各划分区域的扫描线是连续的,能保持各种相关性. 相似文献
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DNA序列中基于适应性后缀树的重复体识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的在DNA序列中识别重复体的算法多数是基于比对的,对识别速度和吞吐量有很大的限制.针对这个问题文中根据一个平衡重复体的长度和频率的定义,提出了一种基于Ukkonen后缀树的快速识别重复体的RepSeeker算法.算法采用最低限制频率,最大程度地扩展了重复体的长度,同时为了进一步地提高RepSeeker算法的效率,对Ukkonen的后缀树构造算法进行了适应性改进,在构造时加入RepSeeker算法所需的结点信息并将叶子结点和分支结点加以区分,从而使得RepSeeker算法能通过直接读取结点信息来求得子串频率和子串位置.这种改进较大地提高了RepSeeker算法的性能,而且空间开销不大.实验中使用了NCBI中的9条典型DNA序列作为测试数据,并对后缀树改进前后的重复体识别算法做了比较分析.结果表明,RepSeeker在没有损失精度的情况下缩短了算法的运行时间.实验结果与理论上的分析一致. 相似文献