本项目研究DNA计算中的关键问题- - DNA计算编码问题,拟借鉴和模拟细胞和组织的结构和功能,利用膜计算良好的分布式和并行性等优点,融合仿生型局部搜索算法,构建动态字符串优化膜系统DNA计算编码算法。项目主要研究内容包括:(1)在系统研究影响DNA编码的各种生物因素基础上,提炼与DNA计算密切相关的DNA编码约束条件,建立DNA编码问题的数学优化模型;(2)借鉴和模拟膜细胞的结构和功能,利用膜计算的分裂规则、溶解规则等,融入仿生型局部搜索算法,提出动态字符串优化膜系统DNA编码算法。(3)建立巨磁型DNA计算模型,实证算法所生成编码在DNA计算模型中的应用。该项研究有望突破现有DNA计算编码算法模式,取得一些创新性强的成果。它不仅有计算机科学研究意义,而且在对计算困难问题求解上有着巨大的潜力,有望将其应用于求解社会经济系统中的优化难问题。
DNA计算是一种新的计算模式,已广泛的被应用于求解各种NP难问题。编码问题是DNA计算研究中的首要问题,其编码质量和数量直接影响整个DNA计算的效率及其输出结果的可靠性,已成为DNA计算中研究领域的热点领域。课题组围绕青年基金项目的研究目标及主要内容,在以下几个方面开展了研究:(1)系统研究影响DNA编码的各种生物因素基础上,构建了基于组合约束的DNA编码数学优化模型;(2)借鉴和模拟膜细胞的结构和功能,利用膜计算的分裂规则、溶解规则等,融入粒子群优化局部搜索和差分进化算法全局搜索策略,提出动态字符串优化膜系统DNA编码算法;(3)利用免疫磁标记和巨磁电阻(GMR)效应对生物特异性反应进行检测,构建了可满足性问题的巨磁电阻型DNA计算模型;(4)探讨了自组装DNA计算模型及DNA编码的应用。此外,本项目也将改进的膜算法应用于求解函数优化、工程设计等问题。
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数据更新时间:2023-05-31
掘进工作面局部通风风筒悬挂位置的数值模拟
An improved extraction method reveals varied DNA content in different parts of the shells of Pacific oysters
面向工件表面缺陷的无监督域适应方法
DNA storage: research landscape and future prospects
采用深度学习的铣刀磨损状态预测模型
基于动态膜计算框架的膜协同优化自组装DNA计算编码算法研究
基于动态网络结构的膜计算系统及其算法研究
基于离线计算的高速动态进化优化算法
大规模过程系统的动态优化算法研究