典型文献
基于双重反向学习粒子群算法的DNA序列设计
文献摘要：
DNA计算是基于生物DNA分子的新型计算范式,因其卓越的计算性能而具有广阔的应用前景.DNA计算对用于编码的DNA序列的设计要求严格,为保障DNA计算的可靠性,各种合理可靠的约束条件被用于规范设计DNA编码序列.为获得质量更高的DNA编码序列,通过采用能满足多种设计要求的约束条件组合,并将基于双重反向学习的粒子群算法(QOLPSO)应用于解决DNA编码序列设计优化问题.QOLPSO在标准粒子群算法基础上加入Zaslavskii混沌映射和双重反向学习策略以此来获得高质量初始种群,后引入蝠鲼觅食优化算法中的螺旋觅食来提升算法的全局搜索能力,再采用和声搜索算法的微调操作来优化解的选择,从而得到高质量的解.通过DNA编码序列设计优化实验体现QOLPSO相较其他改进算法能设计出更高质量DNA序列的能力,最后采用消融实验来证明改进策略的有效性及在DNA序列设计中的性能.
文献关键词：
DNA计算;DNA编码;DNA序列;双重反向学习;Zaslavskii混沌映射;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
欧阳城添;廖仕宽;刘裕嘉
作者机构：
江西理工大学信息工程学院 赣州341000;江西应用科技学院人工智能学院 南昌330100
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳城添;廖仕宽;刘裕嘉-.基于双重反向学习粒子群算法的DNA序列设计)[J].国外电子测量技术,2022(10):23-32
A类：
双重反向学习,QOLPSO,Zaslavskii
B类：
序列设计,算是,计算范式,规范设计,编码序列,条件组合,优化问题,标准粒子群算法,混沌映射,反向学习策略,初始种群,蝠鲼觅食优化算法,全局搜索,搜索能力,和声搜索算法,微调,优化解,优化实验,改进算法,能设计,更高质量,消融实验,改进策略
AB值：
0.232274
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