协同快速退火演化算法识别蛋白质家族模体 |
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引用本文: | 陈超,田元新,邹小勇,蔡沛祥,莫金垣.协同快速退火演化算法识别蛋白质家族模体[J].科学通报,2006,51(19):2242-2246. |
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作者姓名: | 陈超 田元新 邹小勇 蔡沛祥 莫金垣 |
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作者单位: | 中山大学化学与化学工程学院,广州,510275;中山大学化学与化学工程学院,广州,510275;中山大学化学与化学工程学院,广州,510275;中山大学化学与化学工程学院,广州,510275;中山大学化学与化学工程学院,广州,510275 |
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基金项目: | 致谢 本工作为国家自然科学基金(批准号:20475068,20575082)、广东省自然科学基金(批准号:031577)资助项目和广东省科技计划项目(批准号:2005830101003). |
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摘 要: | 将快速退火演化算法(fast annealing evolutionary algorithm, FAEA)与协同方法相结合, 提出了一种用于求解高维的全局优化问题的新方法——协同快速退火演化算法(cooperative fast annealing coevolutionary algorithm, CFACA). 首先将高维的解空间分解成多个一维的子空间, 再在每个子空间里利用单个独立的FAEA搜索该子空间里的最优子解, 最后将各子解结合在一起, 即构成了原来问题的一个解. 基准函数测试的结果表明, CFACA算法具有更快的收敛速度. 进一步用CFACA算法提取EGF蛋白质家族的模体, 正确识别率达到67.0%, 所提取的模体与蛋白质功能位点数据库PROSITE中的结果相吻合.
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关 键 词: | 全局优化 协同方法 快速退火 演化算法 蛋白质模体 |
收稿时间: | 2006-06-01 |
修稿时间: | 2006-06-012006-09-18 |
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