生物信息学
生物信息學
생물신식학
BIOINFORMATICS
2010年
1期
73-74,81
,共3页
杂合进化算法%蛋白质折叠%蛋白质能量最小化
雜閤進化算法%蛋白質摺疊%蛋白質能量最小化
잡합진화산법%단백질절첩%단백질능량최소화
hybrid evolutionary algorithm%protein folding%protein energy minimization
蛋白质能量最小化是蛋白质折叠的重要内容.用于蛋白质折叠的新的杂合进化算法结合了交叉和柯西变异.基于toy模型的蛋白质能量最小化算例表明,这个新的杂合进化算法是有效的.
蛋白質能量最小化是蛋白質摺疊的重要內容.用于蛋白質摺疊的新的雜閤進化算法結閤瞭交扠和柯西變異.基于toy模型的蛋白質能量最小化算例錶明,這箇新的雜閤進化算法是有效的.
단백질능량최소화시단백질절첩적중요내용.용우단백질절첩적신적잡합진화산법결합료교차화가서변이.기우toy모형적단백질능량최소화산례표명,저개신적잡합진화산법시유효적.
Energy minimization is an important content of protein folding simulation.A new hybrid evolutionary algorithm for protein folding is proposed. The algorithm combines the crossover operator in genetic algorithm with the Cauchy mutation in evolutionary programming. For some protein energy minimization examples based toy model,the results show that proposed algorithm is effective.