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文檔簡(jiǎn)介
1、生物技術(shù)作為現(xiàn)代的新型技術(shù)不斷地發(fā)展推進(jìn),尤其是實(shí)施基因組計(jì)劃。人類逐步得到了基因序列的相關(guān)數(shù)據(jù)。由此可知,如何精確、高效地分析基因序列并挖掘基因序列尤為重要。伴隨著生物技術(shù)的發(fā)展,一方面推動(dòng)著人類基因組計(jì)劃也隨之發(fā)展,同時(shí)帶動(dòng)著基因序列的數(shù)據(jù)庫(kù)逐步增長(zhǎng),此時(shí)就需要借助計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)基因序列數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理。為了能夠更好的解析基因序列,就必須對(duì)基因序列進(jìn)行全方位比對(duì)分類,創(chuàng)建較好的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而完成預(yù)測(cè)、仿真及驗(yàn)證操作。基于此,本課題選
2、擇了通過(guò)計(jì)算智能的相關(guān)算法來(lái)對(duì)基因序列分類進(jìn)行研究。
本文首先對(duì)生物信息處理及基因序列進(jìn)行了說(shuō)明介紹,總結(jié)了基因序列的表示方法以及各種基因序列分類的算法模型。傳統(tǒng)的分類算法在處理這類問(wèn)題時(shí)主要是采用加權(quán)算法,加權(quán)算法的核心思想就是用單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題來(lái)取代多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,但是傳統(tǒng)算法未充分考慮基因序列分類問(wèn)題的復(fù)雜性,特別在權(quán)重因子的取值上面相當(dāng)困難。
基于這種分析,本文重點(diǎn)介紹了PSO(粒子群)算法的基本理論和算法模型
3、,并分析得出了標(biāo)準(zhǔn)PSO算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)??紤]到傳統(tǒng)解決方案的局限性,本文基于現(xiàn)有的算法,并融入目標(biāo)優(yōu)化的理論,進(jìn)而提出基于多目標(biāo)理論的PSO優(yōu)化算法。本文所提出的算法主要是借助Pareto所存在的支配關(guān)系,進(jìn)而對(duì)粒子的最優(yōu)值進(jìn)行更新;并且通過(guò)本文改進(jìn)的算法來(lái)重新組織粒子群體的非支配集;通過(guò)使用緩沖區(qū)存儲(chǔ)在檢索過(guò)程中所查找出來(lái)的非支配解;選擇全局最優(yōu)粒子的方法則通過(guò)從緩沖區(qū)篩選出距離最大的粒子;為了保證結(jié)果的分散性,則運(yùn)用本文
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