一种改进的最大团问题DNA计算机算法

随着DNA计算的不断发展,如何克服穷举算法带来的指数爆炸问题已成为DNA计算领域的重要研究目标之一．将图灵机中的剪枝算法设计技术应用于最大团问题的DNA计算中,提出一种最大团问题的新DNA计算机算法．算法由顶点度数搜索器、团生成器、稀疏图与稠密图并行搜索器以及最大团搜索器组成．与已有文献同类算法的对比分析表明：文中算法在保持多项式操作时间的条件下,将求解n个顶点的最大团问题所需DNA分子链数从现有文献的O（2^n）减少至O（√3^n）,同时文中算法还具有高效的空间利用率及容错能力的优点．     

基于自组装模型的最大团问题DNA计算算法

DNA计算在解决NP完全问题时,有着传统图灵机无法比拟的优势.但是随着DNA计算研究的不断深入,传统DNA计算模型显现出杂交错误率和生化操作复杂性过高的缺点.如何提高DNA计算结果的准确性在DNA计算研究中日显重要.针对NP完全的最大团问题,引入DNA自组装模型,提出了一种求解最大团问题的DNA计算算法.算法通过减少实验的操作步骤数,以降低生化解的错误率,给出了DNA分子的编码方案及结果检测的实验方法.算法设计的tiles种类为(O)(n+|E|),生化操作复杂性为(o)(1),其中n为图的顶点数,|E|为边数.与求解最大团问题的其他DNA算法的对比分析表明,本算法不仅明显提高了生化解的准确性,且算法的生化实验复杂度低,具有良好的实验操作性.     

DNA计算方法

DNA计算是应用分子生物技术进行计算的新方法。本文主要介绍了DNA计算的基本思想及在解决NP完全问题中的应用。     

最佳匹配问题的DNA表面计算模型

基于最佳匹配问题的问题解空间,采用荧光标记的策略,给出了一种新的最佳匹配问题的DNA表面计算模型,该模型首先将问题解空间的DNA分子固定在固体载体上,然后通过进行相应的生化反应来求得最佳匹配问题的所有解.与已有的最大匹配问题的DNA表面计算模型相比,新模型在检测边的过程中不需要使用观察法,且边的排列顺序不影响解空间的生成过程.因此,新模型具有更好的性能.     

最大匹配问题的粘贴DNA算法

最大匹配问题(MMP)是图论中经典的组合优化问题。针对此问题提出了基于DNA粘贴计算模型的求解算法,阐述了该算法如何利用DNA链构建最大匹配问题的初始编码,说明了应用粘贴计算模型寻求最终解的生物操作过程,同时分析了此DNA并行算法的计算复杂度,最后给出了该算法的计算机模拟仿真结果和应用实例,得到了所给问题的最大匹配解,并对算法的可行性进行了验证和总结。     

基于环形DNA分子的一种求解最大集团的计算模型

文中提出了一种基于环形DNA分子的新型计算模型.该模型的核心构成包括环形DNA分子,链霉亲和素包被的磁珠及环化酶.通过应用该模型解决了一个5个顶点的最大团问题,证明了该模型的可行性.在整个计算过程中,真解的搜索是借助于磁珠和环化酶,DNA分子结构在线性和环形之间相互转化.环形DNA分子的应用极大地减少了计算所需的时间和空间,算法的时间和空间复杂度均为O(n+m).对于解决一个n个节点的最大团问题,这种算法和枚举型算法相比,在搜索过程中所需试管数较少,只需n+1个试管,而利用枚举型算法则需要2n个试管.另外,文中构建的非枚举型初始解空间大大提高了DNA计算机的存储和计算能力.在将来,这种新型的DNA计算模型或许会成为一种解决某些NP完全问题的有效工具.     

一种加群Z上离散对数问题的DNA计算算法

加群Zp+上离散对数问题在公钥密码系统分析中具有非常广泛的应用。研究一种加群Zp+上离散对数问题的DNA计算算法。算法主要由解空间生成器、并行乘法器、并行加法器、解转换器及解搜索器组成。其中解空间生成器借鉴传统计算机中3表算法的思想,将解空间的生成分为3个部分来完成,极大减少了非法解的搜索空间。本算法的生物操作时间复杂度为O(k2),需要O(1)个试管数、O(2k)条DNA链,最长DNA链长为O(k2)(其中k为加群上离散对数问题群阶p的二进制编码位数)。最后,通过DNA计算通用的试验方法对算法进行了仿真,验证了算法的可行性和有效性。     

关于DNA计算的基本原理与探讨

该文综述了DNA计算的原理及其当前发展的动向,DNA计算虽然刚刚兴起不久,但它是一个新的交叉学科和研究领域,有不可估量的应用潜力,文中拽出DNA计算目前研究的主要方向及应用领域。     

DNA计算原理、现状及展望

综述了DNA计算原理和特点,接着介绍了DNA计算的研究现状,指出了目前DNA计算的主要研究方向和DNA计算需要解决问题,最后对DNA计算的发展前景进行了展望.     

基于分治的背包问题DNA计算机算法

如何减少DNA计算机在求解大型难解问题中以问题输入纯指数增长的DNA链数,已成为DNA计算机研究的重要内容.将分治策略应用于背包问题的DNA分子计算中,提出一种求解背包问题的新的DNA计算机算法.算法由n位并行减法器、n位数据搜索器和其他4个子算法组成.算法的DNA链数可达到亚指数的O(2\\+\\{q/2\\}),其中q为背包问题的维数.与最近文献结论进行的对比分析表明：算法将求解背包问题所需的DNA链数从O(2\\+q)减少至O(2\\+\\{q/2\\}),最大链长度减少为原来的1/2,因此,理论上新算法在试管级水平上能将可破解的背包公钥的维数从60提高到120.     

子集和问题的O(1.414n)链数DNA计算机算法

随着DNA计算机研究的不断深入,如何克服DNA生物计算中穷举法的极限已成为DNA计算研究的重要内容之一.为设计可扩展的子集和问题DNA计算机算法,文中将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,通过设计DNA并行搜索器,提出一种求解子集和问题的DNA计算机模型和算法.与已有文献结论的对比分析表明:文中算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将穷举算法中的DNA分子链数从O(2n)减少至O(1.414n),其中n为子集和问题的维数.因此,文中算法理论上在试管级生化反应条件下能将可破解子集和公钥的维数从60提高到120.     

一种求解Ramsey数的DNA计算机算法

Ramsey理论是组合数学中一个庞大而又丰富的领域,在集合论、逻辑学、分析以及代数学上具有极重要的应用.Ramsey数的求解是非常困难的,迄今为止只求出9个Ramsey数的准确值.探讨了DNA生物分子超级计算在求解这一困难数学问题的可能性.将Adleman-Lipton模型生物操作与粘贴模型解空间相结合的DNA计算模型...     

精确覆盖问题的O(1.414n)链数DNA计算机算法

DNA计算机的可扩展性问题是近年来生物计算领域的重要研究重点之一.根据精确覆盖问题DNA计算求解过程中的并行计算需求,将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,提出了一种求解精确覆盖问题的DNA计算模型和基于分治方法的DNA计算机算法.算法由初始解空间生成算法Init()、冗余解删除算法IllegalRemove()和并行搜索器ParallelSeacher()共3个子算法组成.与同类算法的性能比较分析表明:本算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将求解n维精确覆盖问题的DNA链数从O(2n)减少至O(1.414n),从而将DNA计算机在试管内可求解的精确覆盖问题集合的基数从60提高到120,改进了相关文献的研究结果.     

一种最大团问题的Tile自组装高效模型

Tile自组装模型凭借其纳米属性、自组装、可编程等特点,引起了科学界的广泛关注.然而随着Tile自组装模型的深入研究,可扩展性问题已成为其进一步发展的巨大障碍.为此,首先提出了一种最大团问题Tile自组装高效模型.该模型主要由TileDual子系统、初始配置子系统及检测子系统三大部分构成.其中TileDual子系统的设计中引入了启发式算法的设计思想,提出了TileDual分子对的概念.通过与已有基于穷举策略的研究成果对比发现：模型不仅具有Tile自组装模型的优点,而且将求解图G0最大团问题所需的解空间规模由2n0减少至1.712n~2n,求解成功率由0.5n0增加至0.5n~0.57n,其中n0为图G0中的顶点数,n为预处理后得到的图G的顶点数,且n0≤n.因此,所提出的模型在减少解空间规模的同时还可以提高生物并行计算解的精确性.     

基于分治的子集积问题DNA计算机算法

如何减少DNA计算机在求解大型科学问题中以问题输入纯指数增长的DNA链数,已成为DNA计算机研究的重要内容。本文将分治策略应用于子集积问题的DNA分子计算中,提出一种求解子集积问题的新的DNA计算机算法。该算法由n位数据搜索器和其它五个子算法组成,其DNA链数可达到亚指数的O（2^q/2）,其中q为子集积问题的维数。与最近文献结结论进行的对比分析表明：新算法将求解子集积问题所需的DNA链数从O（2^q）减少至O（2^q/2）,最大链长度减少为原来的1／2。因此,利用新算法在试管级水平上能将可
破解的子集积公钥的维数从60提高到120。