【摘 要】
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蛋白质折叠预测方法的难点主要在于优化计算问题。本文以Toy模型为基础，提出自适应分工微粒群优化算法。该算法构造了一种新的算法结构，通过建立“局部环境因数”模型，并利用集中式处理模式，动态分配全局勘探和局部开采子种群比例，有效地实现分工目的，平衡算法的局部和全局搜索能力。将自适应微粒群优化算法应用于蛋白质折叠预测问题中进行验证，实验结果表明，自适应粒子群优化算法比其他改进算法，在计算精度、效率、鲁棒
【机 构】
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武汉科技大学计算机学院，湖北武汉，430081 华中科技大学CAD中心，湖北武汉，430074
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蛋白质折叠预测方法的难点主要在于优化计算问题。本文以Toy模型为基础，提出自适应分工微粒群优化算法。该算法构造了一种新的算法结构，通过建立“局部环境因数”
模型，并利用集中式处理模式，动态分配全局勘探和局部开采子种群比例，有效地实现分工目的，平衡算法的局部和全局搜索能力。将自适应微粒群优化算法应用于蛋白质折叠预测问题中进行验证，实验结果表明，自适应粒子群优化算法比其他改进算法，在计算精度、效率、鲁棒性上都有很大的提高。
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