【摘 要】
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蛋白质结构预测,作为计算生物学基本问题之一,是个典型的NP难解问题.研究表明合理运用算法,借助物理模型,可用于预测蛋白质结构.Toy模型就是较为简单的类,其势能最低状态的确
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蛋白质结构预测,作为计算生物学基本问题之一,是个典型的NP难解问题.研究表明合理运用算法,借助物理模型,可用于预测蛋白质结构.Toy模型就是较为简单的类,其势能最低状态的确定则为结构预测的关键所在.量子粒子群算法是典型的智能优化算法,己广泛应用于多种系统寻优问题中.本篇文章提出使用1种改进的量子粒子群优化算法,并结合Toy模型,进行蛋白质结构预测.算法的改进在于对每次迭代的粒子,排序之后将种群分成精英子群、开采子群和勘探子群来区别处理,并通过实验进行运算和预测.结果表明运用改进的量子粒子群优化算法来进行蛋自质折叠结构预测是可行的且高效的.
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