【摘 要】
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进化是生物受到生存环境与自身影响所产生的一系列不可逆的遗传系统变化。系统发育分析用于推断或评估生物进化历史,通常用进化树描述进化关系。但目前用于重建进化树的多目标进化算法多因为目标函数计算复杂和进化算法收敛慢等问题,而承受着难以预估的时间消耗。我们的研究主要就是从重建进化树的难点和多目标优化问题的目标出发,通过分析多目标进化算法结构设计可解决收敛慢和耗时问题的高效多目标进化算法。具体工作可以总结如
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进化是生物受到生存环境与自身影响所产生的一系列不可逆的遗传系统变化。系统发育分析用于推断或评估生物进化历史,通常用进化树描述进化关系。但目前用于重建进化树的多目标进化算法多因为目标函数计算复杂和进化算法收敛慢等问题,而承受着难以预估的时间消耗。我们的研究主要就是从重建进化树的难点和多目标优化问题的目标出发,通过分析多目标进化算法结构设计可解决收敛慢和耗时问题的高效多目标进化算法。具体工作可以总结如下:本文的第一个工作设计了结合膜结构与共识的多目标进化算法（MOEA-MC）。我们在多目标进化算法的初始化阶段根据权重向量将初始种群分为指定数目的膜结构,然后每个膜结构内部独立进行进化算法迭代,在每次迭代结束时计算膜结构内部的共识树,保留其中的共识分支并筛选出膜内的优异解进行下一轮迭代。实验验证MOEA-MC可以达到优异的分布性和收敛速度。在第二个工作中我们对该算法进行了并行化设计,通过研究多目标进化算法每个耗时步骤中子种群之间的独立性,选择将无须全局信息的步骤设计成并行化步骤。并对并行化后的MOEA-MC进行了目标函数以及运行时间的验证,实验证明并行化后的MOEA-MC要优于传统的串行多目标进化算法。在第三个工作中,我们首先收集整理了两个数据集,一个是已有的COVID-19基因数据,另一个是利用COVID-19的最长互补回文序列进行BLAST搜索得到的序列相似性数据,然后利用并行化MOEA-MC重建新型冠状病毒的相关生物进化树。在分子层面上对新型冠状病毒的可能源头和中间宿主进行了推测,为生物学家提供了可能具有参考价值的信息。
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