DNA編碼序列的設計與優(yōu)化

第1章 NDA計算
1.1 DNA計算的出現(xiàn)
1.2 DNA計算的研究進展
1.3 DNA計算的實現(xiàn)方式
1.4 DNA計算的基本思想
1.5 DNA計算研究所面臨的問題
第2章 與DNA計算相關(guān)的分子生物學基礎
2.1 DNA的理化性質(zhì)
2.1.1 DNA的化學組成
2.1.2 DNA的結(jié)構(gòu)及特點
2.1.3 DNA的變性與復性
2.2 DNA雜交反應的熱力學基礎
2.2.1 基本的熱力學參數(shù)
2.2.2 G0與H0、S0和溫度的關(guān)系
2.2.3 濃度對G的影響
2.2.4 G，H，S和Keq的溫度依賴性
第3章 DNA計算中的編碼問題
3.1 DNA計算中的編碼問題
3.1.1 DNA編碼問題的定義
3.1.2 DNA編碼的非規(guī)范幾何結(jié)構(gòu)
3.1.3 規(guī)范幾何結(jié)構(gòu)的數(shù)學模型
3.2 DNA編碼的分子生物學約束
3.2.1 物理約束
3.2.2 熱力學約束
3.3 DNA編碼問題的研究現(xiàn)狀
第4章 基于隨機產(chǎn)生實時過濾算法的 DNA編碼序列設計
4.1 設計思想
4.2 DNA編碼序列設計
4.2.1 （I）類約束條件
4.2.2 （I）類約束條件的排序
4.2.3 （II）類約束條件
4.3 結(jié)果與討論
第5章 基于組合權(quán)重的DNA編碼 序列集合評價模型
5.1 系統(tǒng)評價
5.1.1 系統(tǒng)評價的定義及步驟
5.1.2 評價指標體系
5.1.3 權(quán)重
5.2 DNA編碼評價指標的建立
5.3 DNA編碼序列集合評價模型
5.3.1 基于組合權(quán)重的綜合評價模型
5.3.2 約束條件之間的相關(guān)性
5.3.3 權(quán)重系數(shù)的確定方法
5.4 結(jié)果與討論
第6章 基于改進Hopfield網(wǎng)絡算法的 DNA編碼序列設計
6.1 MNCP是NP困難問題
6.1.1 圖的最大團問題
6.1.2 MNCP可映射為MCP
6.2 Hopfield網(wǎng)絡
6.2.1 離散型Hopfield網(wǎng)絡
6.2.2 連續(xù)型Hopfield網(wǎng)絡
6.2.3 Hopfield網(wǎng)絡與優(yōu)化計算
6.3 DNA編碼序列設計
6.3.1 神經(jīng)元內(nèi)電位更新模式的改進
6.3.2 基于改進Hopfield網(wǎng)絡算法的MCP求解
6.3.3 算法實現(xiàn)
6.4 結(jié)果與討論
第7章 基于模擬退火遺傳算法的 DNA編碼序列設計
7.1 模擬退火遺傳算法
7.1.1 模擬退火算法
7.1.2 遺傳算法
7.1.3 模擬退火算法與遺傳算法的混合策略
7.2 DNA編碼序列設計
7.2.1 問題描述
7.2.2 算法實現(xiàn)
7.3 結(jié)果與討論
第8章 基于文化遺傳算法的 DNA編碼序列設計
8.1 文化算法
8.1.1 文化算法的計算框架
8.1.2 文化算法的理論介紹
8.1.3 文化算法的實現(xiàn)步驟
8.2 DNA編碼序列設計
8.2.1 問題描述
8.2.2 算法實現(xiàn)
8.3 結(jié)果與討論
第9章 基于改進NSGA-II的 DNA編碼序列設計
9.1 非支配排序遺傳算法
9.1.1 多目標優(yōu)化問題的定義及相關(guān)概念
9.1.2 非支配排序遺傳算法
9.1.3 帶精英策略的非支配排序遺傳算法
9.2 DNA編碼序列設計
9.2.1 數(shù)學模型
9.2.2 約束條件的處理
9.2.3 算法實現(xiàn)
9.3 結(jié)果與討論
第10章 基于混合蟻群算法的 DNA編碼序列設計
10.1 蟻群算法
10.1.1 蟻群算法的基本原理
10.1.2 蟻群算法的邏輯結(jié)構(gòu)
10.1.3 蟻群算法的模型
10.1.4 蟻群算法的實現(xiàn)步驟
10.2 DNA編碼序列設計
10.2.1 構(gòu)造城市群
10.2.2 螞蟻的轉(zhuǎn)移規(guī)則
10.2.3 路徑評價
10.2.4 交叉和變異操作
10.2.5 算法實現(xiàn)
10.3 結(jié)果與討論
第11章 基于剪枝優(yōu)化算法的 DNA編碼序列設計
11.1 搜索算法與剪枝優(yōu)化
11.1.1 搜索方法
11.1.2 剪枝優(yōu)化
11.2 DNA編碼序列設計
11.3 結(jié)果與討論
第12章 基于粒子群優(yōu)化算法的 DNA編碼序列設計
12.1 粒子群優(yōu)化算法
12.1.1 標準粒子群優(yōu)化算法
12.1.2 粒子群優(yōu)化算法的改進策略
12.1.3 常用的測試函數(shù)
12.2 DNA編碼序列設計
12.2.1 設計思想
12.2.2 約束條件的選擇
12.2.3 適應度函數(shù)的建立
12.2.4 算法實現(xiàn)
12.2.5 結(jié)果與討論
12.3 基于四進制離散粒子群優(yōu)化算法的DNA編碼序列設計
12.3.1 二進制粒子群優(yōu)化模型
12.3.2 四進制粒子群優(yōu)化模型
12.3.3 問題描述
12.3.4 算法實現(xiàn)
12.3.5 結(jié)果與討論
第13章 基于改進人工魚群算法的 DNA編碼序列設計
13.1 人工魚群算法
13.1.1 人工魚群算法的基本原理
13.1.2 人工魚群的行為描述
13.1.3 人工魚群算法的數(shù)學模型
13.1.4 人工魚群算法描述
13.1.5 人工魚群算法的尋優(yōu)機制分析
13.2 DNA編碼序列設計
13.2.1 數(shù)學模型
13.2.2 改進的人工魚群算法
13.2.3 算法實現(xiàn)
13.3 結(jié)果與討論
第14章 基于野草算法的 DNA編碼序列設計
14.1 野草算法
14.1.1 野草特性
14.1.2 野草算法
14.1.3 野草算法的收斂性分析
14.1.4 野草算法的相關(guān)研究
14.2 基于野草算法的DNA編碼序列設計
14.2.1 數(shù)學模型
14.2.2 算法實現(xiàn)
14.3 結(jié)果與討論
參考文獻