[发明专利]一种基于智能优化算法的繁殖指导方法及装置

说明书

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于智能优化算法的繁殖指导方法及装置，方法包括：公开了一种基于智能优化算法的种群期望基因繁殖最优策略指导方法，以得到期望基因过程中的时间和经济成本为目标，考虑种群的寿命、致死基因及数量等约束，对种群交配采样社会学习粒子群的智能优化算法来完成对交配过程的优化，以指导实验人员在每一代交配过程中应该把哪些基因型的种群放在一起，从而达到对种群交配进行指导目的。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种基于智能优化算法的繁殖指导方法及装置。

背景技术

在生物医学领域，转基因小鼠具有独特的优越性和实用价值，发挥着重大作用；尤其是通过交配获得的多基因型小鼠疾病模型，在药物研发和机制研究中不可或缺。然而，在实际操作中，繁育获取多基因型小鼠模型的过程往往需要很大的时间、经济成本；尽管可参照孟德尔遗传定律制定繁育策略并最终获得期望基因型小鼠模型，但是如何最快、最高效地繁育尚无合理指导策略。

在进行生物医学相关实验时，往往需要得到一些预先期望的基因类型，而这些基因则需要通过对实验生物(以小鼠为例)来进行不断地交配而最终得到。由于在小鼠交配过程严格按照孟德尔遗传定律，即小鼠没代交配后所获得的基因型是按照一定概率得到的，因此在得到期望基因型的过程中往往需要很大的时间、经济成本。此外，由于没有合理的指导策略，在进行小鼠交配的环节中，有很多的交配环节都是无用功，这无疑进一步增加了相关成本。

通常，研究人员在通过小鼠交配来得到期望基因型时，往往都是凭经验的人为安排小鼠每一代的交配，而这通常会获得大量本身不期望的基因型，随机性太大，相应的会造成很多额外的时间和经济成本；因此，需要设计一种有效的小鼠交配指导策略，来为得到期望基因过程中繁殖小鼠，提供合理的交配指导。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于智能优化算法的繁殖指导方法及装置，能为种群的繁殖提供最快、最高效的交配策略指导。

根据本发明的一实施例，提供了一种基于智能优化算法的繁殖指导方法，包括以下步骤：

获取种群初代的初始参数，初始参数包括基因型、期望基因型、寿命信息及致死基因信息；

将种群分为雌雄两组，获取雌雄两组随机进行交配产生种群的第二代的基因型；

查询第二代的基因型中是否有期望基因；

若有期望基因，则计算整个交配过程中得到期望基因型的时间和经济成本，并初始化初始参数；若未发现有期望基因，则继续使种群的初代随机进行交配，直至出现期望基因；

重复获取雌雄两组随机进行交配产生种群的第二代的基因型，直至种群的数量达到预设规模；

当种群的数量达到预设规模时，进行选取繁殖最快、最高效的那组雌雄个体的交配策略，直至选取次数达到预设选取次数。

进一步地，若有期望基因，则计算整个交配过程中得到期望基因型的时间和经济成本具体为：

通过总成本计算公式计算整个交配过程中得到期望基因型的时间和经济成本；

总成本计算公式为：

其中，C表示达到期望基因时所需要的总成本，此成本包括时间成本和经济成本，Ng表示当前的代数，n表示达到最终期望基因时所需要的代数，T(Ng)表示完成每代交配所需的时间，β*C_mouse*N_mouse(Ng)表示每代完成交配所需的经济成本，C_mouse表示完成一代交配时所需要花费的经济成本，包括食物、人工，N_mouse(Ng)则表示该代一共有多少只可以参与交配，α和β分别为权重系数，可由根据实际要求进行预设调整，即若更注重时间成本而非经济成本，则可使α大于β。