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公开(公告)号：CN109360601B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810994504.8
申请日：2018-08-29
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：1)给定输入序列信息以及蛋白质力场模型；2)初始化；3)变异、交叉操作；4)生成存档集合；5)计算聚类中心和聚类半径；6)排挤操作；7)聚类操作；8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出所有的最优解。本发明提出一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，该方法在差分进化算法的框架下，采用排挤策略，在进化过程中自适应地形成多个模态，使之能够发现模型所有的局优解，并且在此过程中尽可能多地保存局优解，从而提高蛋白质结构预测方法的预测精度。本发明提供一种预测精度较高的基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN109360600B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810986237.X
申请日：2018-08-28
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G16B15/20
摘要： 一种基于残基特征距离的蛋白质结构预测方法。首先，计算出先验知识中目标蛋白的初始残基特征距离与目标构象的特征距离误差，并将这些距离误差作为采样范围的适应度；然后，根据轮盘机制选择出适应度较高的残基范围作为有效的采样区域；最后，Manhattan距离与能量函数作为打分函数来指导种群的更新，进而选出潜在的构象。本发明提出一种采样效率较高、预测精度较高、计算代价低的基于残基特征距离的蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN109378033B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810994483.X
申请日：2018-08-29
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于转移熵的策略自适应蛋白质构象空间优化方法，包括以下步骤：1)给定输入序列信息以及蛋白质力场模型；2)初始化；3)生成背景点；4)聚类操作；5)计算转移熵；6)策略自适应操作；7)选择操作；8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出所有的最优解。该方法将构象解空间划分为对应于不同局优解的子空间，结合种群的历史进化信息建立转移熵，用以度量种群对构象解空间的探索程度，进而将整个搜索过程自适应地分为两个阶段，并采用阶段特定的构象生成策略，从而提高蛋白质结构预测方法的预测精度。本发明提供一种预测精度较高的基于转移熵的策略自适应蛋白质构象空间优化方法。
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公开(公告)号：CN107145764B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201710148984.1
申请日：2017-03-14
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G16B15/20
摘要： 一种双重分布估计引导的蛋白质构象空间搜索方法，同时启动多条Monte Carlo轨迹，并根据当前所有轨迹个体信息构建能量分布概率模型和历史接受概率模型，根据两个概率模型选择一条Monte Carlo轨迹执行下一次搜索，使得搜索过程主要向能量更低的区域进行，并以一定的概率在高能量区域进行搜索，在一定程度上克服了能量模型不精确的问题，最终得到一系列近天然态构象。本发明在蛋白质结构预测中应用，可以得到预测精度较高、复杂度较低的构象。
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公开(公告)号：CN108647821A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810438052.5
申请日：2018-05-09
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于参数自学习的物流配送路径优化方法，首先，根据配送点和车辆对问题进行编码，将其转化为算法可以优化的变量；然后，设计基于参数自学习的差分进化算法，将递进式更新步长因子和交叉概率的策略与基于局部精英信息的变异获取优异测试个体策略相结合起来，不仅提高了算法的实际搜索效率和可靠性，而且有效避免了早熟收敛；最后，根据算法所设计的编码对实际车辆配送问题进行优化，并对最优解进行解码得到最优配送方案。本发明提供一种搜索速度较快，且结果可靠的基于参数自学习的物流配送路径优化方法。
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公开(公告)号：CN108416482A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810285692.7
申请日：2018-04-03
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于区域性多策略的物流配送路径规划方法，首先，针对车辆配送路径优化问题，根据配送点和车辆对问题进行编码，将其转化为算法可以优化的变量；然后，针对配送路径优化模型，设计基于区域性多策略的差分进化算法，通过分区将相似的个体归为一类，从而在变异过程中，从不同类中选取个体来指导变异，同时，对每个个体采用两种不同的变异策略生成测试个体，并选择较优的测试个体进行更新，不仅能够提高算法搜索效率，而且还可以增加种群多样性，避免早熟收敛；最后，根据编码规则对优化所得到的最优解进行解码，从而得到最优配送路径方案。本发明提供一种搜索速度较快的，且结果可靠的基于区域性多策略的物流配送路径规划方法。
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公开(公告)号：CN107609342A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710683896.1
申请日：2017-08-11
申请人： 浙江工业大学
IPC分类号： G06F19/18
摘要： 一种基于二级结构空间距离约束的蛋白质构象搜索方法，在遗传算法的基本框架下，利用目标蛋白中每个二级结构的空间长度以及相邻两个二级结构中心残基间的空间距离信息构成特征向量作为空间限制条件，使得在给定能量函数的条件下，在一个较小的构象空间中搜索解空间，同时在选择算子中加入了空间距离信息，弥补了能量函数的不精确性，进而有效提高了结构建模的精确度。本发明提出一种采样效率较高、预测精度较高、计算代价低的基于二级结构空间距离约束的蛋白质构象搜索方法。
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公开(公告)号：CN107229840A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710403020.7
申请日：2017-06-01
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于菌群优化算法的蛋白质结构从头预测方法，根据菌群具有趋药性和聚集的特性，以及菌群优胜劣汰的自然规律，对构象二面角在随机方向上前进，并接受能量低的构象；待构象聚集后，淘汰一半能量高的构象，利用能量低的构象繁殖生成子代；此外，为了尽量避免个体陷入局部极小和过早收敛，采用迁移机制对个体进行片段组装，保证群体的多样性，从而有效提高构象空间采样能力。本发明提供一种基于菌群优化算法的蛋白质结构从头预测方法，不仅预测精度高，而且计算代价小。
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公开(公告)号：CN108763860B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810579315.4
申请日：2018-06-07
申请人： 浙江工业大学
摘要： 一种基于Loop信息采样的群体蛋白质构象空间优化方法，首先，在群体算法中使用了针对Loop区域的交叉，交叉概率的设置可以控制群体收敛的速度，避免早熟；其次，二级结构区域片段组装操作可以使构象形成较优的整体拓扑结构；然后，使用基于Loop区域的拉氏图重要性采样方法对目标蛋白构象的Loop区域进行局部结构增强；最后，在选择过程中结合二级结构相似度和能量函数两个指标对种群进行择优，淘汰二级结构相似度较小和能量较大的个体，避免能量函数不精确的问题。本发明采样能力较好、预测精度较高。
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