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遗传算法（genetic algorithm,GA）作为一种自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法,具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、隐含并行性、高效性、解决不同非线性问题的鲁棒性特点,目前已经广泛应用于自动控制、机器入学、计算机科学、模式识别、模糊人工神经和工程优化等设计领域.本文首先介绍了GA的基本原理,即搜索的基本过程;随后总结了GA与传统算法相比所具有的优点;第三部分则分别综述了GA在蛋白质结构预测中主要使用的模型、设计和执行策略,以及使用GA与其他算法相互结合预测蛋白质结构的研究进展;最后提