[发明专利]联合Memetic算法和S系统的生物模体重构方法

摘要

本发明公开了一种联合Memetic算法和S系统的生物模体重构方法，该方法包括如下步骤（1）生成数据；（2）编码；（3）产生初始群体；（4）交叉；（5）变异；（6）计算适应度函数；（7）选择；（8）局部搜索；（9）寻全局最优值。优点本发明以基因表达响应输出估计标准差为适应度函数，通过个体间的交叉和变异增加了粒子的多样性，利用个体的择优选取和局部搜索来提高优化搜索效率，综合考虑计算复杂度等方面性能，以获得生物模体加权矩阵模体的全局最优结构；在保证较高收敛性能的基础上，提高全局搜索能力，获得高质量的解，以推测出与实验数据最符合的基因模体结构。

主权项

联合Memetic算法和S系统的生物模体重构方法，其特征是所述方法包括如下步骤：（1）生成数据：由生物模体微分方程演化中产生所有基因表达的tf个离散时间序列ui(t) (i= 1,2,…,n, t = 1,2,…,tf)；（2）编码；（3）产生初始群体：确定网络模体的基因个数n，搜索种群规模M，解空间维数大小D = n2，杂交概率pc，变异概率pv，随机产生M个初始个体，进化代数变量k = 1，最大进化代数Kmax；（4）交叉：按照杂交概率pc在M个个体中任意选取两个进行杂交运算，产生新一代群体的两个新个体；（5）变异：在杂交运算杂生的新群体中，按照变异概率pv从中选取若干个体，进行变异操作；（6）计算适应度函数：将变异后的新群体作用于S系统获得基因表达的预测序列，再根据下述公式计算每个个体的适应度函数；其中，ui(t)、分别表示基因i在t时刻真实与预测的基因表达水平；（7）选择；（8）局部搜索；（9）寻全局最优值。