生物体的遗传信息存储在DNA中,并通过蛋白质表现出来,而蛋白质的功能是由其结构所决定的。解决蛋白质的氨基酸序列是如何决定其空间结构这一问题在理论上将有助于人们更好地了解遗传信息由DNA传递到蛋白质的整个完整过程,从而加深对生命过程的认识,进而促进生命科学的发展,同时在实际应用上将有助于人们了解遗传疾病和传染疾病的机制,从而设计出有特效治疗功能的药品来攻克各类疾病问题,有助于人们按照自己的需求设计出具有特定生物功能的蛋白质。因此,蛋白质结构预测这一问题是生物信息邻域的核心问题之一。范德华力是分子之间的相互吸引或排斥作用力,区别于共价键和离子键,范德华力是相互接近的分子或原子间发生极化耦合引起的。自然状态下的蛋白质具有紧凑的内部结构,范德华力在短程效应中扮演者不可替代的角色,因此为了能够更真实准确的预测出蛋白质结构,本文基于范德华力势能建立了数学优化模型。于是,蛋白质结构预测这一生物问题转化成了数学优化问题。通过对数学优化模型进一步的分析,发现此问题为一NP难问题,因此考虑用启发式算法求解。遗传算法是一种自适应全局搜索算法,优点在于不依赖问题模型,具有较好的搜索能力,使其具有其它优化算法无法拥有的优点,但传统遗传算法也有易陷入局部最优的缺点。本文首先针对传统遗传算法易于陷入局部最优这一问题进行了相应的改进,即构造新的交叉概率和变异概率。另外,为了提高蛋白质结构预测的效率,本文引入调整算子的概念,进一步改进了遗传算法。本文利用上述改进的遗传算法分别求解了二维三向、二维四向以及三维六向中的蛋白质结构。通过将本文的最优蛋白质结构与HP模型计算出的最优蛋白质结构对比可知,将范德华力势能函数作为数学模型是可行的,同时可以看出遗传算法在蛋白质结构预测问题上具有巨大的潜力。