| 基于并行粒子群优化算法的蛋白质二级结构预测 |
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| 引用本文： | 周文刚,毋红军,孙挺.基于并行粒子群优化算法的蛋白质二级结构预测[J].周口师范学院学报,2014(5). |
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| 作者姓名： | 周文刚 毋红军 孙挺 |
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| 作者单位： | 1. 周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口,466001
2. 华北水利水电大学数学与信息科学学院,河南郑州,450011 |
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| 基金项目： | 河南省教育厅自然科学研究计划资助项目 |
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| 摘 要： | 为了提高蛋白质二级结构预测的效率，对具有完全学习策略的量子行为粒子群（CLQPSO）算法进行了研究，实现了一种融合混沌优化与完全学习策略的量子行为粒子群算法；通过在粒子群进化过程中对收缩扩张因子和局部吸引子的混沌优化，提高了敛速和精度．基于统一计算设备架构（CUDA ），利用GPU 的并行计算能力，将该算法并行化并应用到蛋白质二级结构预测中．实验表明：相比串行实现，该并行算法在对长度较短的残基序列进行蛋白质二级结构预测时，加速比可超过40．
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| 关 键 词： | 混沌优化 完全学习策略 量子行为粒子群 从头预测法 CUDA |
Protein secondary structure prediction based on parallel particle swarm optimization algorithm |
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| ZHOU Wengang,WU Hongjun,SUN Ting.Protein secondary structure prediction based on parallel particle swarm optimization algorithm[J].Journal of Zhoukou Normal University,2014(5). |
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| Authors: | ZHOU Wengang WU Hongjun SUN Ting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chaos optimization comprehensive learning strategy quantum behaved particle swarm ab initio prediction CUDA |
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