【技术实现步骤摘要】
一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法
本专利技术属于蛋白质结构预测领域，具体来说涉及一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法。
技术介绍
蚁群算法和人工鱼群算法被称作是两个新兴的群智能算法，虽然诞生时间短，但进步的速度很快，被广大学者尝试应用在多个领域中，并取得了相当不错的成绩。单一的算法存在诸多优点的同时，自身也存在着各种各样的缺点。蚁群算法有很好的并行性，并且算法的精度高，这是蚁群算法一个比较突出的优点。人工蚁能对整个搜索空间进行搜索，人工蚁之间还能进行信息交流，最后达到寻优目的。在蚁群算法中，事实上是每一只人工蚁都和环境产生交互，借助信息素“搭桥”，把每一只人工蚁互相联系起来。举例来说：一只人工蚂蚁找到了食品源，它不会明显喊出其他蚂蚁伙伴说此处有食物，而是会在路径上留下信息素，这种“委婉”的方式让其他的蚂蚁路过附近地带的时候感知到此处信息素的存在，顺利的找到食物。也就是说，在最开始蚂蚁没有找到食物的时候，路径上留下的信息素就是没用的信息素，会让开始的寻优速度减慢，这是蚁群算法的一个突出缺点，此时蚂蚁要靠移动规则来尽快找到食物。具体来说：蚂蚁首先要有某...
【技术保护点】
1.一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：蚁群算法初始化设置，人工鱼群算法初始化设置，形成新的初始种群；步骤二：交替迭代生成新的初始解；步骤三：判断拥挤度；若拥挤，则种群保持原态，随机前进一步，重复执行步骤二，若不拥挤，则朝种群的中心位置方向前进一步，种群执行步骤四；步骤四：更新信息素浓度和公告栏信息；步骤五：计算适应度；步骤六：判断是否满足条件；若满足条件，输出结果，若不满足条件，则返回至步骤二。
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：蚁群算法初始化设置，人工鱼群算法初始化设置，形成新的初始种群；步骤二：交替迭代生成新的初始解；步骤三：判断拥挤度；若拥挤，则种群保持原态，随机前进一步，重复执行步骤二，若不拥挤，则朝种群的中心位置方向前进一步，种群执行步骤四；步骤四：更新信息素浓度和公告栏信息；步骤五：计算适应度；步骤六：判断是否满足条件；若满足条件，输出结果，若不满足条件，则返回至步骤二。2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法，其特征在于：在步骤一中，初始化人工蚁数量m，启发因子α，希望启发因子β，信息持久因子ρ以及信息强度Q；初始化设置人工鱼数量M，步长step，人工鱼视野范围visual，拥挤度因子δ。3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法，其特征在于：在步骤二中，蚁群算法和人工鱼群算法进行交替迭代，用比较来确定解的优与否；同一问题中，如果蚁群算法先搜索到了一个优解，那么把它随机的放在人工鱼群中的一条人工鱼位置上；如果是人工鱼群算法先搜索到了一个优解，那么把它随机的放在人工蚁群中的一条人工蚁位置上。4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群鱼群算法的蛋白质折叠预测的方法，其特征在于：在步骤三中，若表明种群中心有较多的食物并且不拥挤，则朝种群的中...
【专利技术属性】
技术研发人员：王凤娟，姜淑凤，甄英琦，崔有正，高申煣，王钰，吴昭君，姜宇超，王宇清，
申请(专利权)人：齐齐哈尔大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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