【摘 要】
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近年来,高性能计算机和大型并行计算技术进入了高速发展阶段,并已投入了各个领域的实际使用.一些集群式超级计算机(Clustering Computer)以高性价比优势已成为国际上高性能计
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近年来,高性能计算机和大型并行计算技术进入了高速发展阶段,并已投入了各个领域的实际使用.一些集群式超级计算机(Clustering Computer)以高性价比优势已成为国际上高性能计算机重要发展方向,并被广泛使用.在对生物信息学的数据研究过程中,一个问题的计算通常要花上数小时甚至几天时间.为了加快研究步伐,集群式计算机是一个理想的选择.利用EST(Expressed Sequence Tags)序列数据发现新基因,是当前国际上基因组研究的热点.但程序设计十分复杂,计算量巨大.遗传算法是一种能在复杂而庞大的搜索空间中利用问题的固有知识来缩小搜索范围,避免组合爆炸,从而得到最优解或准最优解的通用搜索算法.在本文的研究中结合核酸序列的特征,针对EST序列拼接的组合优化问题,充分利用近期蓬勃发展的高性能集群式计算机系统,提出一种高效的并行遗传算法,并在我校的集群式高性能计算机系统自强2000上实现.这个算法克服了现有工具软件的弱点,其测试结果得到了生物学专家们的认可.
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