基于蚁群遗传算法的DNA 序列比对方法d

基于改进蚁群算法的DNA双序列比对李方洁;刘希玉;陈洁【摘要】序列比对是生物信息学中基本的信息处理方法之一.DNA序列比对分为多序列比对和双序列比对两种.本文首先分析了经典蚁群算法在双序列比对中的应用,然后针对经典蚁群算法收敛速度慢和陷入局部最优值等缺点进行改进,最后通过实验证明改进的智能蚁群算法在收敛速度和最优值方面都有较大的改进.【期刊名称】《南京师大学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(033)004【总页数】5页(P148-152)【关键词】蚁群算法;双序列比对;信息素【作者】李方洁;刘希玉;陈洁【作者单位】山东师范大学管理与经济学院,山东,济南,250014;山东师范大学管理与经济学院,山东,济南,250014;山东师范大学管理与经济学院,山东,济南,250014【正文语种】中文【中图分类】TP301.6序列比对(Sequence Alignment)是生物信息学中最基本的信息处理方法之一.生物信息学是利用计算机、网络等工具,采用数学和信息科学的理论和方法,主要研究生物大分子,比如蛋白质、核酸与DNA等,包括它们的序列结构和功能两个方面.序列比对是指通过对生物序列进行比较,来发现序列之间的相似性,并辨别它们之间的产异性,从而来发现生物序列中的功能、结构和进化等信息.DNA序列比对分为双序列比对和多序列比对两种.Needleman和Wunsch于1970年提出了NW算法,基于1个二维矩阵F(n,m),利用最短距离的求解方法,找出最佳匹配路径[1].Smith和Water man于1981年提出了Smith-Water man算法,是一种用来查找并比较具有相似性的动态规划算法,在识别局部相似性时,具有较高的灵敏度[2].Pearson和Lipman于1985年提出了Fasta算法,该算法将查询序列中的所有字符都变成Hash表,然后再在数据库搜索时查询这个Hash表,以检索出可能的匹配.Altschul于1990年提出了Blast算法,基于片段匹配算法和统计模型来找出目的序列和数据库之间的最佳局部对比结果.以上提到的4种算法都是用于解决DNA双序列问题,4种算法在算法复杂度、鲁棒性和速度方面上都具有明显的优缺点.定义对于给定的一组DNA序列S=(S1,S2,…,Sk),|Si|表示为某一条DNA序列Si(i=1,2,…,k)的长度.序列Si中每个序列元素由给定的字母表Σ中的一个字符表示,DNA序列的字母表Σ={A,G,C,T},由4种核苷酸A、G、C、T组成.在进行DNA序列比对时,需要进行替代、删除与插入等操作.空格“-”代表删除或插入操作时所产生的空位.在进行空位“-”插入或删除时,要求不存在全为空位的一列,即∀j,∃i,mij≠‘-’.其中DNA序列比对是一个k×l的矩阵M=(mij)k×l.x,y表示序列比对时第一条序列和第二条序列中的元素,对于x,y∈Σ∪{-},定义σ(x,y)为计分函数,表示为x,y比较时的得分,最简单的计分函数为:在公式1中,两个序列元素x与y进行比对,若2个元素相同并且同时属于字母表,则得分为2;若2个元素不相等并且同时属于字母表,则得分为-1;若2个元素中有任意一个为空位,则得分为-2.序列S和T形成的一个比对A,序列S′,T′是插入空位“-”后的序列S和T,则必须满足|S′|=|T′|,并且序列S′、T′去掉空位之后就是序列S和T.序列S′、T′形成的比对A的得分表示为score(A)=比对的得分越高,表示两组序列的相似性越高.而在进行DNA双序列比对时,得分最高的比对是最好的比对算法.蚁群算法(Ant ColonyAlgorithm),又称蚂蚁算法,是根据真实的蚁群集体活动而仿真设计出来的,是一种群体智能进化算法,是由意大利学者Macro Dorigo等人提出的一种随机搜索算法[4].它是继遗传算法、模拟退火算法、神经网络等算法之后的又一种启发式搜索算法.蚁群算法最早是应用在TSP问题上,取得了很好的效果,后来与多种优化算法结合,得到了广泛应用,应用领域有:二次分配问题、图像处理、车辆疏导、电网分配、网络路由、图形着色等问题.蚁群算法的主要优点为鲁棒性强、分布式并行计算、易于实现并且易于与其他算法的结合.但是它也有一些缺点限制了其应用范围,例如:搜索时间较长、收敛速度将慢、容易陷入局部最优值等.近年来,许多学者对蚁群算法进行了改进,主要体现在减少搜索时间、加快收敛速度或是如何跳出局部最优值,并扩大其应用领域.对于2条DNA序列S和T,若依据蚁群双序列比对模型(Ant Colony Pair wise AlignmentModel)生成的比对结果矩阵如下图1:其中序列S=CGGATC,序列T=CGAATTC则由上图可知,加入空格之后,得出的比对结果为:主要步骤如下:1)根据输入的2个DNA序列和公式1产生匹配矩阵,其中正数为原值,负数取倒数的绝对值,即相等的为2,不相等且无空格的为1,有空格的为0.5.例如,若2个序列元素不相等并且不为空格,根据公式1,得分为-1,则匹配矩阵中取倒数的绝对值,故取1;2)分配每个蚂蚁由起点开始进行搜索,直到终点为止.如果搜索循环次数达到最大循环数或是连续N次最优值没有改变,则算法结束;3)蚂蚁在搜索过程中,有右下方、下方和右方3个方向进行选择路径.首先产生1个随机数,如果这个随机数小于某个固定值P0,则选择右下方移动;如果这个随机数大于该固定值,则需要计算3个方向的转移概率Pk,并根据轮盘赌法[5]在3个方向中决定1个方向进行移动.在这一步中,需要记录每只蚂蚁的转移路径和比对分数; 4)当蚂蚁走到最右方时,规定蚂蚁只能向下方移动;当蚂蚁走到最下方时,规定蚂蚁只能向右方移动.在移动过程中,如果蚂蚁向下方移动,则在T序列的相应位置加入一个空位“-”;如果蚂蚁向右方移动,则在S序列的相应位置加入一个空位“-”;5)当所有蚂蚁到达终点时,则规定一轮搜索完毕.根据路径和得分来更新信息素矩阵,并记录最高分和平均分;6)循环进入第(2)步.3.1.1 转移概率的计算在经典蚁群算法中,转移概率的计算是由信息素矩阵、字符匹配矩阵和方向权值3个因素来决定的.在改进的智能蚁群算法中对于信息素矩阵与字符匹配矩阵进行了改进.改进算法中,信息素矩阵定义为A(i,j,k),其中i表示序列T的位置,j表示序列S的位置,k表示蚂蚁选择的3个位置,有右方、下方和右下方.A(i,j,k)表示蚂蚁走过的边上的信息素.经典蚁群算法中,在第一步进行字符匹配矩阵的构建.而在改进蚁群算法中,在蚂蚁选择路径的同时构建字符矩阵.若蚂蚁向下走,在匹配矩阵的值D1=0.5;若蚂蚁向右走,在匹配矩阵的值为D2=0.5;若蚂蚁向右下方走,并且2个字符相等,则在匹配矩阵的值为D3=2,否则D3=1.这种匹配矩阵的构建方法可以提高蚁群算法的精确性.dk为方向权值,用来控制蚂蚁偏离对角线的参数,防止插入过多的空格.如果蚂蚁当前的位置为(i,j),d1表示向下的方向权值,d2表示向右的方向权值,d3表示对角线的方向权值.如果i与j之间差的绝对值小于H,则不需要调整3个方向权值的大小.如果i比j大,i与j之间的差大于H,则证明蚂蚁向下走的太多,则增加对角线和向右走的方向权值.如果j比i大且j与i之间的差大于H,则证明蚂蚁向右走的太多,则增加对角线和向下走的方向权值.改进算法中转移概率的公式2为:3.1.2 动态更新P0在经典蚁群算法中,蚂蚁搜索过程中,先产生一个随机数,如果这个随机数小于某个固定值P0,则选择右下方移动;否则根据转移概率和轮盘赌选择方向.改进的智能蚁群算法中,将P0改成智能变化的值,公式3为:在循环次数小于等于常数T1时,将P0定义为比较大的值,让蚂蚁倾向选择比对分数比较大的右下方向,减少运算时间;随着计算时间增加,当循环次数小于等于常数T2时,将P0定义为原经典蚁群算法中的0.3;当循环次数大于常数T2时,将P0定义为比较小的值,让蚂蚁倾向于随机选择路线,可以防止进入局部最优.3.1.3 信息素智能更新针对经典蚁群算法,改进的智能蚁群算法增加了对最大值路径的信息素更新策略.信息素更新策略的公式为:其中,xinXisu表示需找路径过程中蚂蚁产生的信息素,Q1,Q2表示信息素更新时的倍数.例如,当第n只蚂蚁的分数等于当前所有循环的最大值,则它所走过的路径上的信息素更新为0.2倍的信息素.这样可以使蚂蚁尽快地找到最大值,并且不容易进入局部最优值.对两组数据进行了实验,第一组数据是DNA序列S=a c g c t c g c a g g a c a c t t t t t c a g a t c t at t g a c t t c a g g a c g g c t g c t a a t a c,DNA序列T=a c c t c g c a g g a g a c t t t t t a c a g a a t c t a t g a c t t c a g a c g g c a g c t a t t a c,其中序列S的长度为53,序列T的长度为52.第二组数据是从NCB I序列库中取得的两组DNA序列,序列号分别为:AB023276和AB023278,序列长度均为457.相关参数如下:初始信息素=5,方向权值d1=2,d2=2,d3=3,防止蚂蚁偏离对角线的参数H=5,最大循环次数NCmax=100,蚂蚁数m=100,信息挥发程度p=0.05,q0=0.3,p1=0.6,p2=0.35,p3=0.2,a=5,b=3,c=2,T1=50,T2=79,T3=99,Q 1=0.1,Q2=0.2.第一组的计算结果如图2.从图1可以看出,基于经典蚁群算法和改进蚁群算法得到的最优值都是81,但是改进蚁群算法在第19次达到了最优值81,并保持81分不变;经典蚁群算法在第23次达到最优值81,可以看出改进蚁群算法可以提高算法的收敛速度,减少计算时间.第二组的计算结果如图3.从图3可以看出,基于经典蚁群算法在第59次得到的最优值881,并保持不变;基于改进蚁群算法,在第20次得到的最优值902,并保持不变.保持最优值不变的10次迭代中,基于经典蚁群算法的10次平均数为828.89,基于改进蚁群算法的10次平均数为862.从以上比较可以看出,改进蚁群算法在对于比较长的双序列进行分析时,可以避免进行局部最优值,并能在较短的时间内得到最优值,具有很大的提高,并且在平均值上面也有很大的改进.针对第二组数据,分别利用经典蚁群算法和改进蚁群算法进行了20次试验,得到的结果如表1.可以看出,基于经典蚁群算法并不是每次都能取得最优值881,而基于改进蚁群算法总是可以取得最优值902.则表明基于改进蚁群算法的稳定性较高,并且运算的平均数要明显优于经典蚁群算法.经典蚁群算法在对短序列进行比对时,具有优势,但是对于较长的序列容易陷入局部最优值且收敛速度较慢.本文提出的改进的智能蚁群算法,通过实验证明,改进蚁群算法在加快收敛速度和避免进入局部最优值等方面都具有显著的改进,并在解决长序列比对具有显著的优势.【相关文献】[1] Needleman SB,Wunsch C D.A generalmethod applicable to the search for similarities in the amino acid sequences of two proteins[J].Journal ofMolecularBiology,1970(48):443-453.[2] Smith T F,Waterman M S.Identification of common molecular sequences[J].Journal ofMolecular Biology,1981(147):195-197.[3] Ye Yuzhen,Adam Godzik.Multiple flexible structure alignment using patial order graphs[J].Bioinformatics,2005,21(10):2 362-2 369.[4] DorigoM.Optinization learning and natural algorithm[D].Italy:Politecnico diMilano,1992.[5] 王小平,曹立明.遗传算法-理论应用和软件实现[M].西安:西安交通大学出版社,2002.[6] 段海滨.蚁群算法原理及其应用[M].北京:科学出版社,2005:144-148.[7] Chen Yixin,Pan Yi,Chen Juan,et al.Multiple sequence alignment by ant colony optimization and divide-and-conquer[C]//Brelin:Proc of ICCS,2006:646-653.[8] Jangam S R,ChakrabortiN.A novelmethod for alignment of two nucleic acid sequences using ant colony opt imization and genetic algorithms[J].Applied SoftComputing,2007,7(3):1 121-1 130.[9] 梁栋,霍红卫.自适应蚁群算法在序列比对中的应用[J].计算机仿真,2005,22(l):100-102.[10] Stefan Schroedl.An improved search algorithm foropt imalmultiple sequence alignment[J].JournalofArtificial Intelligence Research,2005,23(5):587-623.。

基于蚁群遗传算法的DNA序列比对方法
郭俊恩;王士同;徐红林
【期刊名称】《生物信息学》
【年(卷),期】2007(5)4
【摘要】蚁群遗传算法是在蚁群算法的基础上用遗传算法对其参数进行优化而产生的一种改进算法.把蚁群遗传算法应用于DNA序列比对上,结果表明这种新的序列比对算法是非常有效的.
【总页数】4页(P167-170)
【作者】郭俊恩;王士同;徐红林
【作者单位】江南大学信息工程学院,江苏省无锡市,214122;江南大学信息工程学院,江苏省无锡市214122;南京大学软件新技术国家重点实验室,江苏省南京
市,210016;江南大学信息工程学院,江苏省无锡市,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于遗传算法的DNA多序列比对方法 [J], 龚道雄;阮晓钢
2.基于遗传算法与模拟退火算法在多重DNA序列比对中的应用研究 [J], 闫磊;马健;董辉;高梦
3.基于遗传算法和蚁群算法的多重序列比对 [J], 张维梅
4.基于蚁群遗传算法的氨基酸序列比对方法 [J], 郭俊恩;王士同;徐红林
5.基于改进蚁群算法的DNA双序列比对 [J], 李方洁;刘希玉;陈洁
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基因组学中的DNA序列比对算法综述简介：DNA序列比对是基因组学研究中的重要步骤之一，它可以帮助研究人员识别基因、研究基因与疾病之间的关联，并帮助科学家揭示生命中的许多谜团。

在过去的几十年中，许多DNA序列比对算法被开发出来，从最早的序列对比算法到最新的高通量测序技术，帮助提升了测序数据的准确性和可靠性。

本文将综述基因组学中的DNA序列比对算法，包括全局比对、局部比对和迭代比对等算法。

一、全局比对算法全局比对算法是将两个较长的DNA序列进行全局对比，寻找它们之间的相似性。

最著名的全局比对算法是Smith-Waterman算法，它基于动态规划原理，计算两个序列的全局最优比对分数，并确定最优比对结果。

这种方法的优点是能够检测出所有可能的序列区域的相似性，但计算复杂度高，不适合大规模的比对任务。

为了解决这个问题，一些启发式算法如BLAST和FASTA被开发出来。

它们采用了快速搜索和高效的过滤方法，以加速全局比对过程。

二、局部比对算法局部比对算法是寻找两个序列中的一段相似区域，而不要求整个序列都相同。

局部比对算法常常用于比对两个目标基因或特定的DNA片段。

其中最具代表性的算法是BLAST和BLAT。

BLAST算法使用了滑动窗口和查找表的方法，在保持时间和空间效率的同时，寻找两个序列之间的最优局部比对结果。

BLAT算法是一种加速的BLAST方法，它将目标基因组划分为不同的区域，并利用索引表来加速比对过程，适用于大规模序列比对任务。

三、迭代比对算法迭代比对算法是通过多轮的比对来提高序列比对的准确性，尤其适用于高变异性的序列比对。

最常见的迭代比对算法是基于隐马尔可夫模型的算法，如HMMER和SAM. 这些算法首先进行一轮全局比对，然后基于得分阈值选择一些类似的序列片段，然后再进行局部比对。

迭代比对算法能够有效地处理序列中的插入、缺失和突变等变异情况，提高比对的准确性。

四、其他比对算法除了以上提到的比对算法，还有一些其他的方法也被应用于基因组学的DNA序列比对。

《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言聚类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要技术，广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学等多个领域。

然而，传统的聚类算法在处理大规模、高维度的数据时，往往存在计算复杂度高、聚类效果不佳等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，通过融合遗传算法和蚁群算法的优点，提高聚类的准确性和效率。

二、相关技术背景1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，实现对问题空间的搜索和优化。

2. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程中信息素传递的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递和协作行为，实现对问题的求解。

3. 聚类算法：聚类算法是一种无监督学习方法，将数据划分为若干个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。

三、基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法1. 算法思想本算法融合了遗传算法和蚁群算法的优点，通过遗传算法的全局搜索能力和蚁群算法的局部优化能力，实现对聚类问题的求解。

具体思想如下：（1）初始化：随机生成一定数量的聚类中心，作为初始解集。

（2）编码与解码：将聚类中心编码为染色体，通过遗传操作生成新的染色体，解码得到新的聚类中心。

（3）适应度评价：根据聚类效果评价函数，计算每个染色体的适应度。

（4）选择、交叉、变异：根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。

（5）蚁群局部优化：在遗传算法的基础上，利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，提高聚类的准确性。

2. 具体实现步骤（1）初始化聚类中心，形成初始解集。

（2）将聚类中心编码为染色体，进行遗传操作，生成新的染色体。

（3）解码得到新的聚类中心，计算每个染色体的适应度。

（4）根据适应度选择优秀的染色体进行交叉、变异操作，生成新的解集。

（5）利用蚁群算法对聚类结果进行局部优化，得到最终的聚类结果。

蚁群算法与遗传算法的混合算法最近，蚁群算法和遗传算法在优化寻优问题方面得到了许多关注。

考虑到蚁群算法和遗传算法的优势相结合，可以提出一种新的算法：蚁群算法与遗传算法的混合算法。

本文将讨论蚁群算法与遗传算法的混合算法的概念，优势以及应用实例，以期为解决优化寻优问题提供有价值的参考。

蚁群算法是一种基于群智能和人工智能的算法，它根据蚂蚁群体的行为模式来解决优化问题。

蚁群算法主要分为三个过程：观察、选择和更新。

首先，个体蚂蚁会观察环境，根据观察结果选择该解决问题的一条路径；然后，其他蚂蚁会根据第一只蚂蚁的结果对当前路径进行更新；最后，该过程将反复执行，以期得到最优解。

遗传算法是一种从量子计算机科学中汲取灵感而发展起来的算法，其本质是一种模拟自然进化过程的过程。

遗传算法通过基因水平的操纵实现基因的选择、交叉和变异，从而解决优化寻优问题。

遗传算法主要是由种群初始化、生成器构造、选择器优化、交叉变异等步骤组成。

其中，种群初始化阶段，通过在种群中随机生成候选解的编码，来构建起种群；然后，在生成器构造阶段，根据某种选择规则，从种群中选择出一组更优的个体用于进行交叉变异；最后，在交叉变异阶段，将两个种群中的候选解进行交叉运算以及变异运算，从而最终得到最优解。

基于蚁群算法和遗传算法的优势，将这两种算法结合起来，可以构成蚁群算法与遗传算法的混合算法。

该混合算法将蚁群和遗传的优势有机的结合起来，实现对多目标优化问题的更好的求解。

首先，蚁群算法可以解决离散和连续的优化问题，并且具有自学习能力，能够进行快速搜索；其次，遗传算法具有很好的全局优化能力，具有很好的收敛性；最后，通过混合这两种算法，可以更全面地考虑优化问题，充分调动蚁群和遗传算法的优势，从而实现最优解的求解。

此外，蚁群算法和遗传算法的混合算法也在实际应用中得到了广泛的应用。

例如，它可以用来解决机器学习领域的优化问题，如模型参数选择、参数调优等；另外，也可以用来解决数据挖掘领域的优化问题，如聚类算法的改进、分类算法参数调优等。

基于遗传算法的蚁群优化算法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的优化算法被应用于实际问题中，如蚁群算法、遗传算法等。

本文将着重讨论基于遗传算法的蚁群优化算法研究。

一、蚁群优化算法概述蚁群优化算法，是一种通过模拟蚂蚁觅食时的行为来求解优化问题的算法。

蚂蚁在搜索过程中，通过相互之间的信息交流和合作，最终找到一条最优路径。

这个过程中，蚂蚁们会根据路径上的信息素浓度选择方向，从而最终找到最短路径。

二、蚁群优化算法中的遗传算法蚁群优化算法中的遗传算法，是一种通过基因编码、交叉、变异等操作来产生新个体的优化算法。

在蚁群优化算法中，将每个蚂蚁看做一个个体，通过基因编码得到其搜索路径的方案，然后使用遗传算法来对这些方案进行优化，生成新的个体。

通过不断地迭代，最终得到最优的搜索方案。

三、蚁群优化算法中的遗传算法实现在蚁群优化算法中，遗传算法的实现主要包括基因编码、交叉、变异等操作。

1. 基因编码在蚁群优化算法中，基因编码是将搜索路径转化成二进制编码的过程。

一般来说，将搜索路径上的每一个节点都进行编码，构成一个个体的染色体。

这样，每个节点都可以用一个二进制序列来表示。

2. 交叉交叉是指将两个染色体的某些部分进行交换，从而产生新的染色体。

在蚁群优化算法中，交叉操作可以通过模拟蚂蚁在路径上的相遇来实现。

即当两只蚂蚁遇到时，可以交叉它们的路径上的一部分，从而产生新的搜索路径。

3. 变异变异是指对染色体中的某些部分进行随机变换。

在蚁群优化算法中，变异操作可以通过模拟蚂蚁在搜索过程中突然改变方向的行为来实现。

即在搜索过程中，将蚂蚁的路径上的某个节点进行随机变换，从而产生新的搜索路径。

四、蚁群优化算法中的遗传算法优化策略在蚁群优化算法中，遗传算法的优化策略主要包括选择、交叉和变异三个方面。

1. 选择选择是指根据适应度函数的值来选取优良的个体，将其加入下一代，以提高下一代群体的平均适应度。

在蚁群优化算法中，选择操作可以根据每个个体适应度函数的值来进行。

基于蚁群算法的双序列比对及其实现作者：李宏周来源：《电子技术与软件工程》2018年第01期序列比对是生物信息学的基础，本文首先分析了基于动态规划的经典双序列比对方法，然后根据蚁群算法求解旅行商问题的思路，将旅行商问题与双序列比对问题简单比较了它们的异同点，并详述了基于蚁群算法的双序列比对步骤，根据双序列比对过程的具体特点，对基本蚁群算法各个参量以及更新公式进行了相应的修改，成功实现了基于蚁群算法的双序列比对过程。

【关键词】蚁群算法双序列比对更新公式序列比对是生物信息学的基础，通过在基因比对中获得大量的序列信息，可以推断基因的结构、功能和进化关系。

生物序列比对主要应用在生物信息学上，例如DNA双序列比对其相似性能够反映出两条DNA亲缘关系，实现生物基因识别技术；通过研究病变的生物蛋白序列和正常的序列，能够有效地研究病变机理甚至采取一定的预防措施。

在计算机领域，一般首先是将序列元素用不同的字符表示，一整条序列就可以用字符串来表示，因此，双序列比对问题就是比较两条字符串的相似性。

目前对于双序列比对方法主要是基于动态规划算法有经典的Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法，利用一定的打分规则和填充分值矩阵等步骤，可以进行序列的精确比对，主要包括比对和回溯两个过程，需要耗费大量的时间，对于较长序列，需要耗费大量存储空间来存储分值矩阵，因此，经典序列比对算法对机器性能有一定的要求。

对于此种方法的不足，主要有两方面的改进与优化，一是算法上的优化，二是硬件上的优化。

万文利用CUDA 开发平台实现了基于CPU与GPU异构系统来加速Smith-Waterman算法，并且对算法进行了深入分析，设计CPU+GPU的协同并行方案，对应用程序性能与系统性能有显著的提升效果。

夏飞利用FPGA器件结合通用处理器实现了算法加速器，并且设计了细粒度并行算法，成功解决了FPGA逻辑单元和存储资源在进行长序列比对时资源受限问题。

基于蚁群优化聚类算法的DNA序列分类方法
梁冰;陈德运
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2010(046)025
【摘要】针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题,提出一种基于蚁群优化聚类算法(ACOC)的DNA序列分类方法,在密度函数中加入自适应感应量并应用模拟退火中的α-适应量的冷却策略,采用DNA序列分布特征时DNA序列进行特征提取,并将pearson相关系数引入蚁群聚类算法作为相似性度量.在EMBL-DNA数据库中4个数据集上进行性能测试,与统计聚类和k-means 算法的比较表明,该方法具有一定的时间和精度的优越性,适于解决大规模DNA序列数据分类问题.
【总页数】4页(P124-126,130)
【作者】梁冰;陈德运
【作者单位】哈尔滨理工大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法 [J], 凌海峰;刘超超
2.基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究 [J], 郭小芳;李锋;宋晓
宁;王卫东
3.基于蚁群优化的选择性集成数据流分类方法 [J], 王军;刘三民;刘涛
4.基于蚁群优化模糊C均值聚类算法的疲劳驾驶研究 [J], 鲁明;王彬;刘东儒;胡颖雁
5.基于蚁群优化K均值聚类算法的滚轴故障预测 [J], 陈湘中;万烂军;李泓洋;李长云
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《基于遗传—蚁群融合算法的聚类算法研究》篇一基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法研究一、引言随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析和处理中扮演着越来越重要的角色。

遗传算法和蚁群算法作为两种经典的优化算法，各自在聚类问题中表现出良好的性能。

然而，传统的聚类算法往往在处理复杂数据时存在局限性。

因此，本文提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法，旨在提高聚类的准确性和效率。

二、相关研究概述遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较强的全局搜索能力。

蚁群算法则是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，具有较强的局部搜索能力和自适应性。

这两种算法在聚类问题中均有所应用，但各自存在局限性。

遗传-蚁群融合算法则是将这两种算法的优势结合起来，以提高聚类的效果。

三、遗传-蚁群融合算法的聚类算法设计1. 算法框架本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法主要包括三个步骤：初始化、遗传操作和蚁群操作。

在初始化阶段，算法随机生成初始聚类中心；在遗传操作阶段，通过遗传算法优化聚类中心；在蚁群操作阶段，利用蚁群算法优化聚类结果。

2. 遗传操作遗传操作包括选择、交叉和变异三个步骤。

在选择阶段，根据适应度函数选择优秀的个体；在交叉阶段，对选中的个体进行交叉操作，生成新的个体；在变异阶段，对个体进行随机变异，增加种群的多样性。

通过遗传操作，算法可以全局地搜索最优的聚类中心。

3. 蚁群操作蚁群操作主要利用蚁群算法的局部搜索能力和自适应性。

在蚁群操作阶段，每个蚂蚁根据当前的信息素和启发式信息选择下一个聚类中心，并通过信息素的更新机制逐步优化聚类结果。

蚁群操作可以在局部范围内搜索更优的聚类结果。

四、实验与分析为了验证本文提出的基于遗传-蚁群融合算法的聚类算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该算法在处理复杂数据时具有较高的准确性和效率。

与传统的聚类算法相比，该算法在聚类效果和稳定性方面均有所提高。

此外，我们还对算法的参数进行了敏感性分析，以确定最佳参数组合。

蚁群算法及其在序列比对中的应用研究综述摘要：蚁群算法是一种新颖的仿生进化算法。

作为一种全局搜索的方法，蚂蚁算法具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点，自提出以来，便在求解复杂组合优化问题上显示出了强大的优势。

序列比对是生物信息学的基础，通过在比对中获得大量的序列信息，可以推断基因的结构、功能和进化关系。

本文首先详细阐述了蚁群算法的基本原理、各种改进技术及收敛性分析，然后对蚁群算法在双序列比对和多序列比对的应用研究进行了综述和评价，最后指出了下一步的研究方向。

关键词：蚁群算法；序列比对；信息素Abstract: Ant colony algorithm (ACA) is a novel bionic evolutionary algorithm. As a global searching approach，ACA has some characteristic，such as positive feedback, distributing，paralleling, self-organizing, etc，and from it was introduced, it has been used to solve all kinds of complex optimization problem. Sequence alignment is the basement of Bioinformatics. With the wealth of sequence information obtained from sequence alignment, one can infers the structure, function and evolutionary relationship of genes. In this paper, the basic principles of ACA are introduced at length, and various improvements and convergence Analysis of ACA are also presented. Then the current study of double sequence alignment and multiple sequence alignment based on ant colony algorithm are reviewed and evaluated. Finally, some future research directions about ACA are proposed.Key words: Ant Colony Algorithm; Sequence Alignment; Pheromone1 引言蚁群算法(Ant Algorithm)是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，作为通用型随机优化方法，它吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性，通过其内在的搜索机制，在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。

基于遗传算法的DNA序列比对算法研究DNA序列比对是分子生物学研究中的一个重要的问题。

在遗传学、进化论以及生物信息学等领域中，DNA序列比对的研究是必不可少的。

而目前比对DNA序列的算法中，基于遗传算法的比对算法已经成为了一种非常成熟和有效的方法。

一、DNA序列比对的必要性DNA序列是生物体内遗传信息的载体。

我们可以通过这些序列来研究各种生物的进化历史、分类关系等。

但是，通过测序技术得到的DNA序列都是碎片化的，需要将它们拼接起来并进行比对，从而得到完整的DNA序列。

而DNA序列比对的任务就是通过计算DNA序列中的差异和相同点，将它们对齐并找出它们之间的相似性以及差异性。

这样，我们就可以对不同生物之间的进化关系和基因功能等进行深入的研究了。

二、传统DNA序列比对算法的缺陷传统的DNA序列比对算法主要采用的是序列比较算法，比如针对全局比对的Needleman-Wunsch算法和针对局部比对的Smith-Waterman算法。

这些算法虽然可以得到较为准确的比对结果，但计算量非常大，常常需要消耗很长的时间。

对于大型的DNA序列，其计算所需的时间甚至会达到几个小时甚至几天之久。

因此，我们需要寻找一种更快速、更高效和更准确的DNA序列比对算法。

三、基于遗传算法的DNA序列比对算法为了解决传统DNA序列比对算法的上述问题，研究者开始将遗传算法引入到DNA序列比对中。

遗传算法是一种模拟自然界进化的优化方法，它运用了基因、个体、种群和适者生存等概念来模拟人工进化过程，从而实现对复杂问题的求解。

基于遗传算法的DNA序列比对算法可以看做是一个基于全局比对的局部比对方法。

在该算法中，DNA序列被看作是一组基因序列，而使用基因型表示。

整个算法主要包含两个步骤，一是构建种群，二是通过迭代学习得到更好的比对结果。

在种群构建过程中，采用一定的随机性生成初始种群，并对其进行适应度评估。

适应度评估是指对某个个体的优劣程度进行评定，也是遗传算法能够实现进化的核心所在。

基于遗传-蚁群算法的IFPUG的复杂度权值修正1. 引言介绍论文的背景、目的和意义，概括本文将讨论的遗传-蚁群算法以及IFPUG的复杂度权值修正方法。

2. 遗传-蚁群算法及其在复杂度权值修正中的应用介绍遗传-蚁群算法的基本原理及其在软件复杂度权值修正中的应用，包括相关概念和算法流程。

3. IFPUG的复杂度权值修正方法介绍IFPUG的复杂度权值修正方法，包括其基本原理、公式计算方法和实际应用中的问题。

4. 基于遗传-蚁群算法的IFPUG复杂度权值修正模型实现详细阐述基于遗传-蚁群算法的IFPUG复杂度权值修正模型的实现过程，包括算法实现、参数设置等。

5. 实验与分析通过实验验证，在同等数据集下，基于遗传-蚁群算法的IFPUG复杂度权值修正方法相对于传统方法具有更好的预测效果，分析结果并展望未来研究方向。

6. 结论总结全文，强调研究的目的和意义，并提出进一步改进与优化的方向。

第一章：引言在计算机科学领域，软件复杂度被认为是一个重要的问题。

这个问题随着计算机技术的发展，已经越来越引起人们的关注。

软件复杂度通常被定义为一个软件系统中的代码行数、数据结构和算法等方面的综合指标，这些方面都会影响软件系统的可维护性、可靠性以及其他性能指标。

因此，软件复杂度的准确评估和管理对于软件开发和维护至关重要。

为了解决软件复杂度问题，许多方法和技术被提出。

其中，利用软件度量对软件复杂度进行量化的方法是一种比较流行的方法，而IFPUG（International Function Point Users Group，国际功能点用户组）是一种被广泛应用的软件度量标准。

它可以通过数值评估软件系统的功能规模，用于确定软件系统开发和维护的成本、进度和质量等方面。

尽管IFPUG在软件度量方面取得了一些成功，但是实际应用中，其复杂度权值修正方法存在一定的缺陷。

传统的IFPUG 复杂度权值修正方法是通过专家经验和统计数据来推导复杂度权值，这种方法虽然直观简单，但是缺乏科学性和可靠性，并且不易推广。

粒子群算法及其参数设置摘要本文对标准蚁群算法、MMAS蚁群算法、自适应蚁群算法做了较详细系统的总结，其中主要讨论了自适应蚁群算法在DNA序列比对中的应用，主要的过程是：首先，我们设一个计分函数和一个得分策略，在任意给出一对DNA序列，建立一个序列比对矩阵。

现由4只蚂蚁从左上角向右下角移动，并且最终到达右下角，那么这4只蚂蚁随意走出4条路径，根据4条路径得出4对等长的比对，再依照计分函数分别计算出4条路径的比对得分，再由5.3式进一步验证4条路径的平均得分值，取其中得分最高（即最优路径）路径；进行第二次信息素增量的调整，方法是根据蚂蚁所走过的方向和该方向上得分比例计算出来的，信息素的变化量利用矩阵来存储，那么下一次蚂蚁所选的路径就要根据以前在各条路径上的信息素浓度总和的大小选择移动方向，最终经过有限次迭代，蚂蚁就会找到一条最优路径，也就是一条与原来DNA最相似的DNA链。

关键词：标准蚁群算法，MMAS算法，自适应蚁群算法，DNA序列比对目录1.引言 (1)2.标准蚁群算法 (1)2.1蚁群算法原理 (1)2.2蚁群算法的实现 (2)2.3 基本蚁群算法的优缺点 (4)2.3.1 基本蚁群算法的优点 (4)2.3.2 基本蚁群算法的缺点 (4)3.标准蚁群算法和MMAS(Max-Min Ant System)蚁群算法 (5)3.1 MMAS的概念 (5)3.2 AS与MMAS的对比 (5)3.3 MMAS和AS的区别 (6)3.4 最好、最坏路径信息素全局更新策略 (7)3.5 MMAS蚁群算法的特点 (7)4.自适应蚁群算法 (7)4.1 自适应蚁群算法的概述 (7)4.2 自适应的信息更新策略 (8)4.2.1 引题 (8)4.2.2 改进的蚁群算法过程 (8)4.2.3 自适应蚁群算法的稳定性和收敛性 (9)5.自适应蚁群算法在DNA中的应用 (10)5.1 序列比对 (10)5.2 动态蚁群算法和DNA序列比对的联系 (11)5.3 自适应调整信息素的改进算法 (13)6.结束语 (14)1.引言在二十世纪九十年代初期，意大利M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colorni等人从蚂蚁觅食的自然现象中受到启发，经过大量的观察和实验发现,蚂蚁在觅食过程中留下了一种外激素，又叫信息激素，它是蚂蚁分泌的一种化学物质，蚂蚁在寻找食物的时候会在经过的路上留下这种物质,以便在回巢时不至于迷路,而且方便找到回巢的最好路径。