遺伝子解析に基づく遺伝的アルゴリズムの開発とシステム設計への応用

基于基因分析的遗传算法的开发及其在系统设计中的应用

基本信息

批准号：
15700175
负责人：
棟朝雅晴
金额：
$ 2.11万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究においては、これまでに提案されたリンケージ同定に基づく遺伝的アルゴリズムをさらに発展させ、より一般的な枠組みとして、遺伝子解析に基づく遺伝的アルゴリズムを開発することを目的とし、さらにそのシステム設計問題への応用をはかっている。バイオインフォマティクスの分野では、遺伝子解析に関する手法が数多く提案されているが、それらを参考にリンケージの同定、ビルディングブロックの検出、交叉手法の改良などを行い、より高性能で高い信頼性を有する遺伝的アルゴリズムを開発する。本年度においては、分布推定手法の改良を図るとともに、効率的な並列化手法を開発することで、大規模な問題への対応を図った。具体的には、割り当て関数による重み付けを行うことで精度を向上させ分布推定に要する計算コストを削減するための手法を開発するとともに、ベイジアンネットワークに基づく確率モデル構築を行う分布推定アルゴリズムにおいて、ネットワーク構築の効果的な並列化手法を開発した。さらには、リンケージ同定と分布推定アルゴリズムの双方の利点を組み合わせたアルゴリズムD^5の開発を行い、問題規模の増大に対するスケーラビリティに優れた手法を開発した。さらに、D^5の実数値問題への適用についても議論するとともに、その性能について評価を行った。提案手法の適用例として、特に、蛋白質の構造エネルギー最小化問題へ、並列化した分布推定による探索手法を適用することで、本研究で開発した手法の有効性を検証している。

在这项研究中，我们的目标是进一步发展迄今为止已经提出的基于连锁识别的遗传算法，并开发基于遗传分析的遗传算法作为更通用的框架，我们试图将其应用于。在生物信息学领域，已经提出了许多与遗传分析相关的方法，并以此为参考，我们可以识别连锁、检测构建模块、改进交叉方法等，并开发具有更高性能和可靠性的遗传方法。开发算法。今年，我们的目标是改进分布估计方法并开发一种高效的并行化方法来处理大规模问题。具体来说，我们将开发一种通过使用分配函数进行加权来提高准确性并减少分布估计所需的计算成本的方法，我们还将开发一种分布估计算法中的网络构建方法，该算法构建基于贝叶斯的概率模型我们开发了一种有效的并行化方法。此外，我们开发了算法D^5，它结合了链接识别和分布估计算法的优点，并开发了一种随着问题规模的增加而具有出色的可扩展性的方法。此外，我们讨论了 D^5 在实值问题中的应用并评估了其性能。作为该方法的应用实例，我们特别通过将并行分布估计的搜索方法应用于蛋白质结构能量最小化问题，验证了本研究中开发的方法的有效性。