混合群智能算法在模体识别中的应用

• 作者: 刘铁英 李雪莲 杨柳
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 吉布斯算法 粒子群算法 模体识别
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 56-59
• 分类号: TP313
• 字数: 3119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2012.01.010

摘要

为了避免传统吉布斯算法的诸多缺陷,提高算法的求解能力,对蚁群算法(ACO:Ant Colony Optimization)进行了改进:引入粒子群算法(PSO:Particle Swarm Optimization)动态调节ACO函数中的参数获得最优解.在奔腾PC机的实验平台上、Windows 2003 Server操作系统下,开发工具为VB的模拟实验中,结果证明,混合的群智能算法使经典旅行商问题求解的计算时间缩短,提高了算法的收敛速度,有较好的发展前景.利用PSO处理连续优化问题的优点,将混合算法应用于生物信息学的模体识别中,可实现更加快速的基序发现处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨柳		154	284	7.0	10.0
2	刘铁英		18	59	3.0	7.0
3	李雪莲		1	1	1.0	1.0