文档介绍：恩鹁\莅恢尧荨阪锲荻唷趈羲受害∥玎友曩走·多武易蔫舞净拨学位论文改进的量子克隆选择算法在蛋白质折叠预测中的应用吴俊指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿日期:学位授予单位:学位授予日期:朱红兵教授武汉科技大学黄家湖校区计算机科学与技术学院答辩委员会主席:评阅人:彭蓉教授分类号:密级:李顺新副教授
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论文作者签名::丝查:。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行论文作者签名:指导教师签名:期:本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研’对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,检索和对外服务。日
武汉科技大学硕士学位论文摘要蛋白质折叠预测在生物信息学领域是非常关键的问题,蛋白质折叠解释了不同的生物现象,可以用来预测以及控制这些生物学现象。为了模拟蛋白质折叠的形成过程,近年来许多学者提出了各种不同的简化预测模型,其中非格模型是其中应用最广的模型之一。克隆选择算法是免疫算法中最具有代表性的一种,其特点是局部搜索能力强,量子算法作为新兴的一种新型算法有着搜索效率高的特点。针对蛋白质预测具有多变量多极值的特点,本文结合量子算法和克隆选择算法,形成一种新的混合算法,并将其应用到二维非格模型进行蛋白质折叠结构预测。在克隆选择算法中引入高频变异算子以提高局部搜索的能力,并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率。由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中。试验结果显示,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著。与其他的方法相比改进的量子免疫算法显著地增强了免疫优化算法的收敛性能和搜索效率。关键词:蛋白质折叠预测;非格模型;量子克隆选择算法;年龄算子;记忆细胞第
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武汉科技大学硕士学位论文目录第摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。国内外发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文的结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章蛋白质与蛋白质的结构预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯蛋白质的功能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蛋白质的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蛋白质折叠模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。格点模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯非格模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章生物免疫学⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.免疫相关原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.庖哐У姆⒄⊙≡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.克隆选择算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.孔恿ρУ姆⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验参数的确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯蛋白质折叠预测实验对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯