Applications of Evolutionary Computing

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DOI：
10.1007/b96500
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发表时间：
2004
期刊：
--
影响因子：
--
通讯作者：
G. Raidl;S. Cagnoni;J. Branke;D. Corne;R. Drechsler;Yaochu Jin;Colin G. Johnson;Penousal Machado;E. Marchiori;Franz Rothlauf;George D. Smith;Giovanni Squillero
G. Raidl;S. Cagnoni;J. Branke;D. Corne;R. Drechsler;Yaochu Jin;Colin G. Johnson;Penousal Machado;E. Marchiori;Franz Rothlauf;George D. Smith;Giovanni Squillero
中科院分区：
其他
文献类型：
--
作者：
G. Raidl;S. Cagnoni;J. Branke;D. Corne;R. Drechsler;Yaochu Jin;Colin G. Johnson;Penousal Machado;E. Marchiori;Franz Rothlauf;George D. Smith;Giovanni Squillero

文献摘要

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本文提出了一种具有自适应局部搜索的模因算法，应用于 HP 立方晶格模型中的蛋白质结构预测。除了详细描述算法的工作原理之外，我们还报告了证明重要实现选择合理性的实验结果，例如物种形成机制的引入和局部搜索的广泛应用。在 48 聚体链上的测试表明，所提出的算法具有良好的搜索能力。
This paper presents a memetic algorithm with self-adaptive local search, applied to protein structure prediction in an HP, cubic-lattice model. Besides describing in detail how the algorithm works, we report experimental results that justify important implementation choices, such as the introduction of speciation mechanisms and the extensive application of local search. Test runs on 48-mer chains show that the proposed algorithm has promising search capabilities.