基于改进粒子群的蛋白质结构预测算法研究



基于改进粒子群的蛋白质结构预测算法研究

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基于改进粒子群的蛋白质结构预测算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
1 绪论	第12-18页
· 研究背景	第12-13页
· 研究的目的及意义	第13-14页
· 国内外现状	第14-15页
· 研究的难点	第15-16页
· 本文的研究内容和章节安排	第16-18页
· 研究内容	第16页
· 章节安排	第16-18页
2 蛋白质结构预测的相关知识	第18-25页
· 蛋白质分子的组成	第18-19页
· 蛋白质的层次结构	第19-21页
· 蛋白质结构预测的优化模型	第21-23页
· 全原子模型	第21页
· HP 格点模型	第21-22页
· AB 非格点模型	第22-23页
· 蛋白质结构预测的应用	第23-24页
· 在结构基因组学中的应用	第23-24页
· 在设计蛋白质中的应用	第24页
· 在设计药物中的应用	第24页
· 本章小结	第24-25页
3 基于 HP 格点模型的蛋白质结构预测算法研究	第25-39页
· HP 格点模型的数学描述	第25页
· 算法介绍	第25-27页
· 改进的粒子群优化算法	第25-26页
· 改进的禁忌搜索算法	第26-27页
· MCMPSO-TS 混合优化搜索算法	第27-29页
· 算法初始化	第27-29页
· 交叉和变异的方法	第29页
· 产生邻域搜索的方法	第29页
· MCMPSO-TS 算法的实现过程	第29-32页
· 实验结果与讨论	第32-38页
· 斐波那契数列及其计算结果	第32-33页
· 真实蛋白质序列的结果	第33-35页
· 其它序列的比较结果	第35-38页
· 本章小结	第38-39页
4 基于 AB 非格模型的 GA-PSO 算法研究	第39-51页
· AB 非格点模型的描述	第39-40页
· 相关的搜索算法	第40-42页
· 遗传算法的原理	第40-41页
· 粒子群算法的原理	第41-42页
· 混合优化算法的改进策略	第42-44页
· 采用变化的因子	第42-43页
· 含随机扰动因子的 PSO 优化算法	第43页
· 多种交叉和变异方式的组合	第43-44页
· GA-PSO 混合搜索算法	第44-46页
· 初始化	第44页
· 算法描述	第44-46页
· 结果和讨论	第46-50页
· 参数设置	第46页
· Fibonacci 数列	第46-49页
· 真实蛋白质序列	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
5 基于 AB 非格点模型的 PGATS 算法研究	第51-62页
· AB 非格点模型的简述	第51页
· PGATS 算法	第51-52页
· 进一步改进策略	第51页
· 禁忌搜索算法的原理	第51页
· 改进的禁忌搜索算法	第51-52页
· PGATS 混合优化算法	第52-54页
· 初始化	第52页
· 算法描述	第52-54页
· 实验结果与分析	第54-60页
· 参数设置	第54页
· Fibonacci 数列	第54-56页
· Fibonacci 数列中 PGATS 算法搜索最优能量值的变化图	第56-57页
· 真实蛋白质序列	第57-58页
· 真实蛋白质序列中 PGATS 算法搜索最优能量值的变化图	第58-59页
· 标准的 PSO，TS 算法和 PGATS 算法取得结果的比较图	第59-60页
· 本章小结	第60-62页
6 总结与展望	第62-64页
· 全文总结	第62页
· 工作展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第68-69页
致谢	第69-70 页

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