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传统演化算法中只把适应值好的个体替代适应值差的个体参与杂交和变异,这种方法经常导致算法过早收敛.动力学演化算法(DEA)通过对这一现象改进,有效地避免了过早收敛的情况.对蛋白质结构预测的应用表明DEA算法能够得到优于目前常用的遗传算法和蒙特卡罗算法的解.
动力学演化算法在蛋白质折叠模拟中的应用
【摘 要】
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传统演化算法中只把适应值好的个体替代适应值差的个体参与杂交和变异,这种方法经常导致算法过早收敛.动力学演化算法(DEA)通过对这一现象改进,有效地避免了过早收敛的情况.
【机 构】
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武汉大学,计算机学院,湖北,武汉,430072
【出 处】
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第二届中国可信计算与信息安全学术会议
【发表日期】
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2006年期
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