新蚁群算法在烷基酚类化合物的QSAR中变量选择的研究

采用量子化学从头算方法在HF/6-311+G（d）水平上计算8种烷基酚类化合物的分子结构描述符,选用修正过的Cp统计量为目标函和新蚁群优化算法,于烷基酚类化合物的定量结构——活性相关研究中的变量选择,建立烷基酚类化合物的生物降解速率常数与其量化参数之间的QSAR模型。结果表明,新蚁群优化算法用于定量构效中的变量选择比较简单,而且需要调节的参数少,是变量选择的有用方法,且应用量子化学结构参数建模的相关系数R =0.994,与文献中R=0.982相比相关性更好。