遗传算法及其在生物数学模型参数优化中的应用

• 作者: 任一林 庞昕 林建强 林建群 金燕 高玲
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 生物学
• 关键词: 生物数学模型 遗传算法 优化
• 年，卷（期）: 2011,（36）
• 所属期刊栏目: 创新教育
• 页码范围: 179-180
• 分类号: Q815
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-098X.2011.36.153

摘要

遗传算法是近年来发展起来的智能性优化算法。它模仿了自然界生物进化的机制,利用数学方法模拟生物的遗传、变异、选择等生物学规律,创造出了一种优化计算方法。遗传算法特别适合于复杂体系的优化,并往往能够得到很好的结果。生物数学模型是揭示复杂生物体系（或生物催化体系）内在规律的有力工具。较为复杂的生物数学模型参数的求取较为困难。本文介绍了遗传算法原理以及利用遗传算法优化计算生物数学模型参数的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林建强	山东大学微生物技术国家重点实验室	109	1413	19.0	31.0
2	高玲	山东师范大学信息科学与工程学院	14	31	3.0	4.0
3	林建群	山东大学微生物技术国家重点实验室	64	735	16.0	22.0
4	金燕	山东大学微生物技术国家重点实验室	4	29	2.0	4.0
5	任一林	山东师范大学生命科学学院	1	1	1.0	1.0
6	庞昕	山东大学微生物技术国家重点实验室	7	15	2.0	3.0