【摘 要】
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计算机技术被誉为20世纪三大科学革命之一,随着技术的进步,电子计算机在人类社会的方方面面都发挥着重要作用,但是随着社会的发展,人类每天产生的数据越来越多,这使得使用传统电子计算机计算所花费的时间也越来越多,人们不得不寻找全新的替代方式,而DNA计算机就是人类在计算领域的一次有力探索。DNA计算是以生物分子DNA作为计算介质,以生化反应作为计算工具的一种全新的计算模式。DNA编码问题是DNA计算中的
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计算机技术被誉为20世纪三大科学革命之一,随着技术的进步,电子计算机在人类社会的方方面面都发挥着重要作用,但是随着社会的发展,人类每天产生的数据越来越多,这使得使用传统电子计算机计算所花费的时间也越来越多,人们不得不寻找全新的替代方式,而DNA计算机就是人类在计算领域的一次有力探索。DNA计算是以生物分子DNA作为计算介质,以生化反应作为计算工具的一种全新的计算模式。DNA编码问题是DNA计算中的一个分支,其自身也有着很多问题:首先它直接影响着DNA序列的合成质量,其次编码的好坏直接影响着能够按照原先的计划进行杂交反应,最后编码的好坏直接影响着编码的个数以及解空间的扩充。所以基于上述的情况就能拓展出DNA编码的两个方向:DNA编码优化和DNA编码的集合设计。DNA编码优化指的是从满足约束条件的DNA编码集合中选出最优的DNA编码;DNA编码的集合设计指的是在规定的编码长度内尽可能多的获得符合约束条件的DNA编码。目前常用的DNA编码约束条件有组合约束、热力学约束等,这些组合约束能够在一定程度上保证所获得的的DNA编码不出现杂交的情况,进而获得高质量的编码。本文所研究的方向是DNA编码的集合设计,同时所做的工作如下:（1）提出将蚁群算法和改进版随机搜索（AOC IRS）算法相结合的混合蚁群算法,并将该算法应用到DNA编码设计中。基于传统随机搜索算法的缺点与不足,提出了一种改进版随机搜索算法,该算法能够有效的解决解空间不足的问题。该混合算法首先使用随机初始化的方式获得初始化族群,然后使用蚁群算法获得最优的一个（或几个）高质量编码,最后使用改进版随机搜索算法进一步扩充解空间。实验表明该混合算法能够获得比前人更优的结果。（2）根据Bloch球面的编码方式（BSC）,提出了一种基于Bloch球面编码的改进版蚁群混合算法,并应用于DNA编码设计中。该算法使用Bloch球面编码进行初始化,相较于传统随机初始化的方式,该初始化使族群能够获得更好的多样性,从而提高了获得高质量编码的可能性;同时在蚁群算法的基础上进行了改进,提出了改进版的蚁群算法,该算法相较于传统的蚁群算法减少了算法的计算时间,减少了改进版蚁群算法的计算时间,提高了代码的运行效率;在此基础上还加入了遗传算法,尽可能的避免蚁群算法陷入局部最优的情况,提高了搜素局部解空间的能力。将本文使用的算法所得到了结果和前人的结果进行比较,部分结果与前人的结果一致,也有一部分优于前人,说明了该算法的可行性。通过上述两个实验结果可以得知通过混合蚁群算法能够得到扩充更好的解空间以及更多的编码集合,为DNA编码的后续研究提供了有益的参考。
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