论文研究 基于强化学习的HP模型优化方法研究.pdf
蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收敛的鲁棒性不高,容易陷入局部最优。由此提出一种基于强化学习的HP模型优化方法,利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点,在全状态空间中,构建基于能量函数的奖赏函数,引入刚性重叠检测规则,充分挖掘生物序列中的全局进化关系,从而进行有效与稳定的预测。以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象,与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心
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