量子粒子群优化智能算法的高精度分子对接方法研究
分子对接是药物发现与设计的重要方法,采用计算机优化和模式识别方法在三维结构数据库中搜索几何、化学特性与特定药物结合位点相匹配分子的计算机辅助药物筛选是当前分子对接的研究热点,这种问题可以归为参数优化问题.本文提出了一种基于改进的量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的分子对接方法,用于处理大自由度的分子对接计算,并与基于标准QPSO算法和经典拉马克遗传算法的分子对接方法进行了比较,实验结果表明新方法无论是在对接能量还是对接准确性上,明显优于其它2种方法,尤其是在配体复杂性不断增加的情况下,非常适用于高柔性分子对接问题.
分子对接、量子粒子群算法、遗传算法、能量优化
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60774079;国家自然科学基金资助项目61300149
2015-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
1225-1228
