[发明专利]基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法有效
申请号: | 202010449446.8 | 申请日: | 2020-05-25 |
公开(公告)号: | CN111599404B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 陈璟;夏金芳 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | G16B20/00 | 分类号: | G16B20/00;G06N3/006 |
代理公司: | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人: | 吴竹慧 |
地址: | 214122 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 离散 蝙蝠 算法 两个 生物 网络 全局 方法 | ||
1.一种基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法,其特征在于,包括:使用基于目标函数的搜索方法的框架,将蝙蝠算法离散化应用在网络比对中;融合先验知识初始化种群;保留保守节点的比对结果;
网络比对方法具体分为以下四个步骤:
(1)输入:输入两个待比对的网络以及它们之间的序列相似性;
(2)个体编码及初始化:
(3)个体及种群迭代:
(4)比对结果的输出:每一次迭代更新后,对每一次循环中所有种群中的解更新后找出种群中的最优解,若最优解连续N次不改变,则将此最优解作为最终的比对结果输出;
“个体编码及初始化”具体包括:(a)每只蝙蝠个体代表一个比对结果,将两个网络分别从1开始编号,比对结果是一个与小网络维度一致的排列,排列中的数字表示第二个网络中的节点的编号,该编号所在的位置表示第一个网络中节点的编号;(b)蝙蝠种群的初始化采用贪心算法根据节点的相似性进行比对;
“个体及种群迭代”具体如下:个体迭代部分先是扰动产生新解,然后,若产生的0~1之间的随机数大于当前个体的脉冲频率r,则进行局部扰动,然后判断是否更新;否则,不进行局部扰动,直接判断是否更新;是否更新是根据产生的0~1之间的随机数是否大于当前个体的响度A,且更新扰动后的目标函数是否变优进行判断的,若同时满足这两个条件,则进行更新,否则进行下一次的个体扰动;在种群迭代时,每完成一次种群迭代后,寻找种群中的最优解,并对最优解进行更新;
个体迭代中涉及的几个过程如下:
(a)扰动产生新解:新解是根据速度产生的,若速度为0,保持当前节点的匹配;若速度为1,则在未比对上的节点中随机匹配;
(b)局部交换扰动:局部扰动根据速度进行交换操作,将一个个体中所有速度为1的节点组成一个交换集合,对交换集合中的节点匹配进行随机交换匹配;
(c)更新:更新的内容有速度、解、响度和频率,其中,在计算目标函数时会生成新的待更新的速度,若节点是保守节点,则速度为0,否则为1。
2.如权利要求1所述的基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法,其特征在于,所述N为10。
3.如权利要求1所述的基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法,其特征在于,蝙蝠算法的离散化体现在速度和解两方面,速度采用0或1表示当前解是否需要进行扰动,对蝙蝠个体的编码进行排列来表示个体的解。
4.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到3任一项所述方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1到3任一项所述方法的步骤。
6.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1到3任一项所述的方法。
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