[发明专利]基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法

摘要

本发明涉及一种基于混沌蜂群算法的蛋白质三维结构预测方法，该方法将蛋白质三维结构抽象成混沌蜂群算法中食物源的位置，然后采用混沌蜂群算法进行蛋白质三维结构预测：该算法首先随机产生SN个规模的食物源，再搜索所有食物源产生新的食物源，并计算其能量值，保留较优食物源，然后根据锦标赛选择策略搜索部分优秀食物源产生新的食物源，根据能量值的大小，保留优秀食物源。当食物源在设定的搜索次数内没有更新，则通过混沌搜索获得新食物源来替换原食物源。在搜索全局最优解过程中，在每次更新食物源的同时更新当前最优解及其能量值。该方法不仅具有较好的预测性能和预测精度，而且运行时间短，运行效率高。

主权项

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)。