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提出一种模拟时滞生化反应系统的加速随机模拟算法--最后所有可能步进的加速算法（DFAPS-leaping）. 该算法能在不失算法精度的前提下减少模型的运行次数, 有效提高算法的运行速率. 数值模拟结果表明, DFAPS leaping算法能广泛应用到多种生化反应系统中, 与已有算法相比其效率显著提高. 相似文献
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文章提出"最后所有可能步进的RRA算法(Final All Possible Step RRA,FAPS RRA)".该算法改变了RRA算法的数据收集方式,目的是在不失算法精度的前提下,减少模型的运行次数,有效地提高算法的运行速度.仿真实验结果表明:在相同精度的要求下,FAPS RRA算法比RRA算法的模拟运行速率有显著提高. 相似文献
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提出了随机模拟时滞生化反应的DRRA算法,该算法在模拟有时滞的随机生化反应系统时更为有效与实用.文中用了两个具体的生化反应系统模型,分别使用DSSA算法、D-leaping算法和DRRA算法进行模拟.仿真实验结果表明,在精度损失较小的前提下,DRRA算法的模拟运行时间约为DSSA算法的45%~60%,约为D-leaping算法的60%~84%. 相似文献
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