基于Memetic算法的DNA序列数据压缩方法

• 作者: 孙季丰 谭丽 郭礼华
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: DNA序列压缩 Memetic算法 扩展的近似重复矢量(EARV) 粒子群优化(PSO) 动态混沌局部搜索
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 121-127
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.00303

摘要

该文提出一种基于CPMA(Collaborative Particle swarm optimization-based Memetic Algorithm)算法的DNA 序列数据压缩方法， CPMA 分别采用综合学习粒子群优化(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization, CLPSO)算法和动态调整的混沌搜索算子(Dynamic Adjustive Chaotic Search Operator, DACSO)进行全局搜索和局部搜索。该文采用 CPMA 寻找全局最优的基于扩展操作的近似重复矢量(Extended Approximate Repeat Vector, EARV)码书，并用此码书压缩DNA序列数据。实验结果表明，CPMA比其它优化算法有很大的改善，对文中采用的大部分测试函数，其解都非常接近全局最优点；对于DNA基准测序序列，与文中所列的经典DNA序列压缩算法相比，基于CPMA算法的压缩性能得到了显著提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙季丰	华南理工大学电子与信息学院	48	302	9.0	15.0
2	谭丽	华南理工大学电子与信息学院	4	8	1.0	2.0
3	郭礼华	华南理工大学电子与信息学院	11	50	5.0	6.0