利用混沌差分进化算法预测RNA二级结构

被引：4

作者：

胡桂武 ^{[1
]}

彭宏 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东商学院数学与计算科学系

[2] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机科学 | 2007年 / 09期

基金：

广东省自然科学基金; 国家自然科学基金重点项目;

关键词：

RNA二级结构; 生物信息学; 差分进化算法; 混沌;

D O I：

暂无

中图分类号：

Q522 [核糖（醣）核酸（RNA）];

学科分类号：

071010 ; 081704 ;

摘要：

RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测,提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化,利用混沌扰动产生新的个体,缩小搜索空间;根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新,改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点,有效克服了早熟现象,提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。

引用

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