协同快速退火演化算法识别蛋白质家族模体  

作　　者：陈超[1] 田元新[1] 邹小勇[1] 蔡沛祥[1] 莫金垣[1] 

机构地区：[1]中山大学化学与化学工程学院,广州510275

出　　处：《科学通报》2006年第19期2242-2246,共5页Chinese Science Bulletin

基　　金：国家自然科学基金(批准号:20475068,20575082);广东省自然科学基金(批准号:031577)资助项目;广东省科技计划项目(批准号:2005B30101003).

摘　　要：将快速退火演化算法(fastannealingevolutionaryalgorithm,FAEA)与协同方法相结合,提出了一种用于求解高维的全局优化问题的新方法——协同快速退火演化算法(cooperativefastannealingcoevolutionaryalgorithm,CFACA).首先将高维的解空间分解成多个一维的子空间,再在每个子空间里利用单个独立的FAEA搜索该子空间里的最优子解,最后将各子解结合在一起,即构成了原来问题的一个解.基准函数测试的结果表明,CFACA算法具有更快的收敛速度.进一步用CFACA算法提取EGF蛋白质家族的模体,正确识别率达到67.0%,所提取的模体与蛋白质功能位点数据库PROSITE中的结果相吻合.

关 键 词：全局优化 协同方法 快速退火 演化算法 蛋白质模体 

分 类 号：O629.73[理学—有机化学]