同构集群中并行计算熵研究

分析同构集群中的并行计算熵,验算并行计算熵对负载均衡程度的影响.研究结果表明,同构集群的最大相对负载率随着并行计算熵的递增而递减,当且仅当负载完全均衡时,并行计算熵达到最大值.并行计算熵能较好地衡量同构集群的负载均衡程度,可有效提高同构集群的性能.     

全局信息共享的自适应FA算法

针对萤火虫算法FA对于高维复杂问题,收敛速度慢、求解精度低,优化效果不理想等缺点,提出一种基于全局信息共享的自适应FA算法。分别从三个方面对FA算法进行了改进:通过引入群体距离,改进γ值的调节方式,提升算法的自适应调节能力;通过增加过程搜索信息,加强算法的精细化调节能力;通过引入基于全局平均位置信息的量子空间下的δ势阱模式,增强算法的全局搜索能力。最后对几种典型函数的测试结果表明,改进算法在收敛速度与收敛精度上,较其它算法有明显提高。     

用约束法研究大肠杆菌代谢网络的核心模型

随着可用的基因组水平代谢网络越来越多,计算方法在这些网络的分析中越来越重要.约束建模法只需少量参数即可建立模型,备受代谢网络分析的重视.本文借助COBRA工具箱,采用约束建模法对1个含137个基因,72个代谢物和95个代谢反应的大肠杆菌代谢网络核心模型进行分析,主要包括:计算其最优生长率,模拟动态生长情况,并做鲁棒性、基因删除、通量可变性以及统一随机取样等有关约束的分析.本研究提供了对大肠杆菌代谢网络核心模型进行约束建模分析的1个框架.     

保持粒子活性的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法（particle swarm optimization, 简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化（IPSO）算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。     

面向概念漂移数据流的自适应分类算法

数据流分类是数据挖掘中最重要的任务之一,而数据流的概念漂移特性给分类算法带来了巨大的挑战.基于极限学习机算法进行优化是解决数据流分类问题的一个热门方向,但目前大多数算法都采用提前指定模型参数的方式进行学习,这种做法使得分类模型只能在特定的数据集上才能发挥较好的性能.针对这一问题,提出了一种简单有效的处理概念漂移的算法—...     

代谢途径分析研究进展及其应用

由于缺乏详尽的热力学参数,基于网络拓扑的代谢途径分析是现阶段最重要的途径分析方法。首先简单地介绍了基于网络的途径分析方法发展简史,随后着重说明了基于凸分析的两种代谢途径分析方法：基元模式和极端途径及它们之间的异同,并详细阐述了这两种方法的具体应用。最后,使用极端途径分析了苏云金杆菌的PHB代谢。结果表明,除了传统的途径,还存在一些新颖的途径可用于PHB合成。     

重建代谢网络及其结构与功能的分析

文中研究重建代谢网络及分析其拓扑结构与功能.首先,详细介绍用于重建代谢网络的主要数据类型以及相关数据库.然后,介绍重建和精练代谢网络的方法,及重建苏云金芽胞杆菌(Bacillus thuringiensis)代谢网络的工作.用代谢物图表示该网络,共830个节点,1 132条连线.最后,分析网络的拓扑结构特征,借助代谢网络"蝴蝶结"结构的特征对其予以简化,并从网络的小世界效应、节点度分布和关键代谢物3方面分析其巨强连通体.该巨强连通体的平均路径长度为8.63,节点度分布符合幂律分布,表明它是一个典型的小世界和无标度网络.同时,研究结果表明其关键代谢物均具备重要的生物学功能意义.     

PSO算法在非线性回归模型参数估计中的应用

非线性回归模型的参数估计是较为困难的寻优问题,经典方法常会陷入局部极值.由于粒子群算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,故将粒子群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对6种非线性回归模型的参数估计进行了验证.实验结果表明:粒子群优化算法是一种有效的参数估计方法.     

基于SAA的苏云金杆菌代谢网络功能模块

比较几种常用的社团结构分析方法,讨论它们在代谢网络分析中的不足之处。模拟退火算法在代谢网络模块分析中具有一定优势,选用该算法分析苏云金杆菌代谢网络巨强连通体中的功能模块,并将所得的结果与KEGG数据库中的途径信息进行对比研究,发现大部分的模块都对应于1~2个KEGG途径。进一步的研究表明这些模块均具备重要的生物学功能意义。     

并行程序设计的短课程教学方法

并行程序设计课程定位为跨专业研究生选修课程,宜采用小班级短课程教学模式。本文结合高等教育学和高等教育心理学的基本原理,将并行程序设计课程分为三大部分:并行程序设计的基本知识、并行程序设计的基本方法和并行程序设计的实验环节。在讲授过程中,充分利用小班级短课程的优点,采用结构教学观,重点培养学生的并行程序设计能力。