预测RNA二级结构离散粒子群优化算法

根据RNA二级结构预测问题实质和基本粒子群优化算法特性,提出一种离散粒子群优化算法模型.定义该模型中一个可变集合搜索空间,设计了基于此空间粒子群速度与位置更新公式及运算规则.采用局部精英粒子优化策略解决了粒子群算法易陷入局部最优的问题.实验结果表明,该算法在收敛速度和精度上都具有较好的性能.     

基于禁忌遗传算法的RNA二级结构预测

生物RNA二级结构预测是生物信息学领域的一个重要研究问题.近来,研究人员提出应用元启发式算法来预测RNA二级结构.该文提出基于禁忌遗传算法的RNA二级结构预测方法(TGARNA),给出茎区相容性检测改进方法,保留最长茎区构造茎区相容个体,以改善种群性能;同时将禁忌搜索融入遗传操作以防止近亲繁殖,保持种群多样性.仿真实验...     

包括假结的RNA二级结构茎区组合预测新算法

提出了RNA茎区组合最优能的概念,给出了RNA茎区相容定义,利用相容矩阵与迭代矩阵以求出具有全局最大最优能的RNA茎区组合,建立了一种能够预测带假结的RNA二级结构的新方法。通过选取PseudoBase中的RNA序列,将预测得到的RNA二级结构与数据库上提供的RNA二级结构进行比较,同时用pknotsRG软件运行同样的数据与本方法得到的RNA二级结构进行比较,NGF-L2和NGF-H1的最好的敏感性、特异性均达到100%。试验结果与分析数据表明,本方法可靠、有效,具有较高的准确率,可以预测假结结构,尤其是tRNA类型的序列执行起来速度较快。     

基于局部结构交互的RNA假结预测

基于RNA局部结构间的交互作用,提出一种含假结的RNA二级结构预测新方法LIFold。对给定的RNA序列,首先通过能量计算得到不含假结的能量最优结构,然后应用局部结构交互配对生成假结茎区,在已得到的最优结构基础上构建含假结的能量计算模型,最后通过优化算法得到含假结的RNA二级结构。应用该方法基于HotKnots测试数据的敏感性和阳性预测值(PPV)分别达到84%和80%,基于PseudoBase数据库测试数据的敏感性和阳性预测值分别达到78%和73%,与HotKnots、ILM、PknotsRG、IPknot及FlexStem等知名软件相比较,准确率均有所提高。     

利用量子遗传算法实现RNA二级结构预测

由于基于最小自由能模型的传统算法复杂度高且搜索效率低,故利用量子遗传算法提出了一种新的核糖核酸二级结构的预测算法．该算法将种群信息加载到量子比特上完成初始化,通过量子酉变换(量子逻辑门)实现种群的更新与演化,借助于量子计算的并行性优势使得核糖核酸二级结构预测所需种群规模相对经典遗传算法大为减少,同时还具有更强的搜索预测能力．基于国际核糖核酸标准数据库提供的序列进行了量子模拟实验计算,结果表明,在种群规模为经典遗传算法20%的条件下,该算法预测准确率仍优于经典遗传算法,且所需的进化轮数也得到了明显降低．     

RNA二级结构预测SVMs模型研究

扩展NSSEL标签,对RNA分子中的stem-loop结构和伪结结构进行标记.将RNA分子序列中的碱基编码输入,经过支持向量机(support vector machines,SVMs)模型计算输出相应的结构标记.该模型经过训练后,待预测的RNA分子序列可得到对应的结构标识序列,这些标识序列可通过特定算法,唯一构建包括伪结在内的二级结构.实验结果表明,该算法在可接受的预测精度范围内具有较低的计算复杂度,克服了传统算法计算时间过长,无法在有限时间内得到有效结果的缺点.     

基于离散蛙跳算法的零空闲流水线调度问题求解

针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

一种新的RNA二级结构的三维图形表示

用图形法表示生物分子序列是生物信息学的一个重要研究课题,其中RNA二级结构以廖波提出的三维图形表示法应用比较广泛。在该算法的基础上,对二级结构中的自由基进行进一步划分,划分为假结内自由基和假结外自由基,并以此为基础提出了一种新的RNA二级结构三维图形表示法。将此表示法应用在随机抽取的5种含有假结的RNA分子上,可以有效地计算出它们之间的相似度。     

基于茎区的动态规划算法的核糖核酸二级结构预测

结合传统动态规划算法和组合优化算法在二级结构预测的优势,提出了一种以茎区为最小结构单元的新的动态规划算法。对于给定的RNA序列,首先得到所有可能的茎区集合,采用环依赖的方式计算二级结构的能量,通过茎区动态规划算法递归得到能量最优的二级结构,最后选取数据库中不同长度的已知二级结构的RNA序列进行测试。结果表明,该算法在特异性、敏感性和马休兹参数方面均优于遗传算法,在计算复杂性方面低于传统的动态规划算法。     

基于动态规划RNA二级结构的比较

从RNA的二级结构描述着手,建立基于向量的RNA二级结构树的描述方法,并以该种描述方法为基础,应用动态规划算法,以高致病性的H5N1病毒的NA片段为例,对RNA二级结构进行树状比较。比较结果发现,在时间复杂性上,该方法优于利用最小自由能的方法,并且致病性越强,该结构的相似性越高,对生物实验具有指导意义。     

基于奇异值分解的RNA二级结构相似度计算方法

针对传统的核糖核酸(RNA)分子结构相似度计算方法存在复杂度高、未能充分考虑二级结构全局信息的缺点,基于一种7维序列编码方法，提出了一种利用矩阵奇异值分解提取RNA二级结构数据分布特征的算法，利用提取出的奇异值向量,基于向量距离进行RNA二级结构相似度比对.通过对Yeast tRNA phe、PSTV、poliovirus mutant 3种RNA分子二级结构构象的实验分析，表明了该方法的可行性和高效性.并将这种方法推广至任意两个RNA分子之间二级结构的相似度衡量，同样取得了不错的效果.     

改进的离散混合蛙跳算法压缩感知信号重构及应用

针对工程离散优化问题特点,定义了具有普遍意义的青蛙编码方式,设计了编码位调换更新机制,提出了自适应权重因子和双模子族群策略。在此基础上,将改进的离散混合蛙跳算法(Discrete shuffled frog leaping algorithm,DSFLA)应用于压缩感知重构算法中,将未知重构信号理解为青蛙编码方式,利用DSFLA算法全局寻优能力得到次最优信号重构信息,从而实现了稀疏度未知情况下的信号重构。最后对典型TSP(Travelling salesman problem)问题算例和WSNs多目标定位问题进行仿真,仿真结果表明:改进的DSFLA具有更强的复杂问题求解能力,基于改进DSFLA压缩感知重构算法的WSNs目标定位精度优于传统信号重构算法,且抗噪能力达到25~45dB。     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

以力学准则法为基础，提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力方法；这种方法能直接求解具有应力约束和几何约束的离散变量结构优化设计问题。通过在遗传算法中定义拟满应力算子，建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法－拟满应力遗传算法，算例表明这种混合遗传算法适用性广，具计算效率高。     

离散变量结构优化的2级算法

针对满应力设计方法不能直接用于离散变量结构优化问题,把近似满应力设计方法和相对差商法结合起来,给出了适用于离散变量结构优化的2级算法,提高了相对差商法的收敛速度,该算法不仅能直接解决具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,而且也能同时处理具有位移约束等全局性约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题,根据该算法编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法对于离散变量结构优化设计非常有效。     

基于混合蛙跳算法的作业车间调度优化

针对作业车间调度问题,提出改进的混合蛙跳算法.采用基于工件操作的蛙体结构,定义青蛙的相似性和距离,构造相应的青蛙移位策略,有效克服工件机器顺序的约束限制,保证青蛙新位置的可行性.通过经典算例仿真计算结果表明,该算法能有效求解较大规模的作业车间调度问题.     

一种求解离散变量结构优化的混合算法

将离散变量结构优化设计的相对差商算法和进退法相结合，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混合算法一以相对差商法为算法主体。同时借鉴进退法的思想，逐步前进或后退截面序号，编制程序，并通过算例与拟满应力算法比较，验证混合算法的优越性。     

离散非线性系统最优控制迭代算法的二维分析

针对具有终端约束的离散非线性最优控制问题，运用二维系统理论对动态系统优化和参数估计集成算法作了分析．从一个新的角度论证了该算法的最优性及收敛性，并给出了该算法一个易于验证的局部收敛的充要条件和全局收敛的一个充分条件．     

RNA假结结构分析

根据RNA二级结构的5个基本组成部分———自由单链、发夹环、凸环、内环、多分支环,补充提出了14种类型的假结结构,并使用一种改进的RNA平面结构表示法———弧图。依据弧图,不仅给出了假结的形式化定义,而且将这14种结构分为三类:单交叉、自交叉与双交叉。上述三类交叉是假结的基本交叉类型,所有的假结结构或属于这三种交叉中的一种或属于其组合,研究结果可有助于提高包括假结的二级结构预测的可靠性和准确性。     

基于离散变量的双层网壳结构拓扑优化设计

以工程造价为目标函数,建立了包含截面、节点体积和拓扑三类变量的离散变量双层网壳结构拓扑优化数学模型,该模型考虑了截面变量与拓扑变量间的耦合关系,反映了拓扑优化问题的组合优化本质.同时采用相对差商法及有限元设计软件ALGOR对基于离散变量的双层空间网壳结构进行拓扑优化,并通过算例验证该优化方法的可行性和有效性.     

基于离散变量的双层网壳结构拓扑优化设计

以工程造价为目标函数 ,建立了包含截面、节点体积和拓扑三类变量的离散变量双层网壳结构拓扑优化数学模型 ,该模型考虑了截面变量与拓扑变量间的耦合关系 ,反映了拓扑优化问题的组合优化本质。同时采用相对差商法及有限元设计软件ALGOR对基于离散变量的双层空间网壳结构进行拓扑优化 ,并通过算例验证该优化方法的可行性和有效性。