[发明专利]基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法

权利要求书

1.一种基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法，其特征在于：对于含有n个残基的蛋白质，将蛋白质三维结构抽象成2n-5维空间中的一个点，即混沌蜂群算法中食物源的位置，然后采用混沌蜂群算法按如下步骤进行蛋白质三维结构预测：

(1) 初始化参数：食物源规模SN，算法最大循环次数Maxloop，搜索次数limit，混沌搜索最大迭代次数C_max，种群最小能量值E_min和最优个体h_min，设置算法当前迭代次数loopcount=0，食物源搜索计数器c_i=0(i=1,2,...,SN)；

(2) 随机产生SN个食物源                                               ；

(3) 计算所有食物源的能量值，得到最优能量E₀及其对应的最优解h₀，更新当前最优解h_min=h₀和当前最优能量E_min=E₀；

(4) 当前迭代次数loopcount加1，并判断当前迭代次数loopcount是否小于最大循环次数Maxloop，是则转步骤(5)，否则终止算法，输出全局最优解h_min和全局最优能量E_min；

(5) 搜索所有食物源的领域解，计算其能量值，若新食物源的能量值低于原食物源的能量值，则用新食物源替换原食物源，否则保留原食物源，且对应的搜索计数器c加1；

(6) 采用锦标赛选择策略选择部分食物源再进行一次领域解搜索，计算其能量值，保留能量值低的食物源；

(7) 判断是否存在在设定的搜索次数limit内未更新的食物源，如果存在，则利用Logistic方程混沌搜索产生一个新食物源来代替它，对应的搜索计数器c清零；

(8) 计算每个食物源的能量值，若E₀< E_min，则更新当前最优解h_min=h₀和当前最优能量E_min=E₀，转步骤(4)。

2.根据权利要求1所述的基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法，其特征在于：在步骤(3)和步骤(8)中，食物源的能量值按如下公式计算：

式中，前项为主链弯曲势能，与序列自身无关，仅由相邻键之间的键角有关；后项为不相邻残基间的引力势能，它随着序列的变化而变化，即主链键上任意一对不相邻残基的变化都将引起其变化，其中：

这里，表示氨基酸残基的类别，若其属于A，则；若其属于B，则。

3.根据权利要求1所述的基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法，其特征在于：在步骤(5)中，按如下公式搜索所有食物源的领域解，计算其能量值：

新食物源由原食物源的第j维更新而来；其中，k、j、r均为随机数，且，，。

4.根据权利要求1所述的基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法，其特征在于：在步骤(7)中，按如下的Logistic方程混沌搜索产生一个新食物源：

 

由初始值迭代出一个时间序列；其中是混沌状态的控制参数，取4，以使Logistic方程完全进入混沌状态。