牵引移动策略的蚁群算法在2D HP蛋白质折叠问题中的高效应用

"本文介绍了在解决蛋白质二维格模型(2D HP)折叠问题中应用的一种改进的蚁群算法，旨在提高算法的收敛速度和解的质量。文章由何莲莲、石峰和周怀北共同撰写，发表于2005年，受到了国家自然科学基金的资助。" 在蛋白质结构预测领域，2D HP模型被广泛用来简化实际的三维蛋白质折叠问题，通过在二维网格上模拟氨基酸链的相互作用。传统的蚁群算法在处理这类问题时可能会遇到收敛慢、解质量不高的问题。针对这些问题，作者提出了一种创新策略——牵引移动法，用于优化蚁群算法的搜索过程。 牵引移动法的核心思想是在搜索过程中，首先选择一个或两个顶点并按照特定规则移动它们的位置，接着其余顶点沿着链依次前移两个位置。这种移动方式减少了每次操作中需要改变的顶点数量，从而提高了算法的效率。一旦移动形成一个新的有效构象（即合法的蛋白质结构），算法就会停止当前的移动。通过这种方式，改进后的蚁群算法能够在保持解的品质的同时，显著减少计算时间。 实验结果证明，该算法在解决2D HP模型折叠问题的基准实例中表现优秀，它能够在保证解的质量的前提下，显著缩短计算时间，提高了算法的实用性。这为蛋白质结构预测提供了更高效的方法，对生物信息学领域的研究具有重要意义。 蚁群算法是一种模拟自然生态系统中蚂蚁寻找食物行为的优化算法，最初由Dorigo等人提出。它利用蚂蚁之间的信息交流（如信息素）来解决复杂问题，如旅行商问题等。随着其在不同领域的应用，如图的着色问题、车辆调度问题和蛋白质折叠问题，蚁群算法展现出了强大的求解能力。本文的贡献在于将蚁群算法与蛋白质折叠问题相结合，通过改进策略提升了算法的性能，对于理解和预测蛋白质结构具有重要价值。