量子粒子群优化与隐马尔可夫模型：改进多序列比对算法

本文研究的焦点在于"基于量子粒子群优化和隐马尔可夫模型的多序列比对算法"，它是在原有的Baum-Welch算法应用于生物多序列比对时遇到的问题基础上提出的创新解决方案。传统的Baum-Welch算法在训练隐马尔可夫模型（HMM）时，由于搜索空间有限且易陷入局部最优解，这限制了其在复杂序列比对中的性能。为了克服这一缺陷，研究者们利用了量子粒子群优化（QPSO）算法，这是一种模仿自然界中鸟群觅食行为的计算优化技术，其能够有效地在更大的可行解空间内进行全局搜索。 量子粒子群优化算法引入到HMM的训练过程中，旨在通过模拟量子粒子的行为来动态调整模型参数，从而提高搜索效率和避免局部最优陷阱。这种方法的优势在于它能够在处理多序列比对问题时，提供更全面的搜索策略，从而有望得到更好的模型匹配度和更准确的序列相似性评估。 实验部分，研究者从BaliBASE数据库中选择了具有代表性的测试案例，通过对比与Baum-Welch算法的结果，验证了新算法的优越性。实验结果显示，所提出的基于QPSO的多序列比对方法在收敛性能上超越了传统的Baum-Welch算法，证明了其在实际应用中的有效性。 文章的关键词包括"多序列比对", "隐马尔可夫模型", "量子粒子群优化", "SPS"（可能指的是"Search Particle Swarm"或"Sequence Positioning System"的缩写，但没有足够的上下文明确含义），以及"CS"（可能是"Computer Science"的缩写，表示计算机科学）。这些关键词揭示了文章的核心技术和研究领域。 该研究不仅在理论上拓展了多序列比对算法的研究范围，也为生物信息学、计算机科学特别是人工智能领域提供了新的工具和思路，对于序列数据分析、生物进化分析等领域具有重要的实践价值。作者纪文娟、须文波和孙俊分别在人工智能、计算机控制技术和人工智能方面有着丰富的研究背景，他们的合作展示了跨学科研究的力量，为未来在复杂序列比对领域的进一步发展奠定了坚实的基础。