遗传算法在蛋白质结构预测中的应用

遗传算法(geneticalgorithm,GA)作为一种自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法,具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、隐含并行性、高效性、解决不同非线性问题的鲁棒性特点,目前已经广泛应用于自动控制、机器人学、计算机科学、模式识别、模糊人工神经和工程优化等设计领域。本文首先介绍了GA的基本原理,即搜索的基本过程;随后总结了GA与传统算法相比所具有的优点;第三部分则分别综述了GA在蛋白质结构预测中主要使用的模型、设计和执行策略,以及使用GA与其他算法相互结合预测蛋白质结构的研究进展;最后提出了作者对GA研究中存在问题的认识和研究展望。