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求解蛋白质结构预测问题及矩形packing问题的启发式算法

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
1 绪论第14-34页
   ·本文的选题背景第14-16页
   ·启发式算法介绍第16-22页
     ·启发式算法的定义第16-17页
     ·启发式算法分类第17页
     ·贪心算法和局部搜索算法第17-18页
     ·超启发式算法第18-20页
     ·拟物拟人算法第20-22页
   ·蛋白质结构基础知识第22-24页
     ·蛋白质的分子组成第22-23页
     ·蛋白质的结构层次第23-24页
   ·国内外研究现状第24-31页
     ·蛋白质结构预测方法及其研究进展第24-28页
       ·同源建模方法第24-25页
       ·折叠识别方法第25-26页
       ·从头预测方法第26-28页
     ·矩形packing 问题及其研究现状第28-31页
   ·本文的研究意义第31-32页
   ·本文主要工作及结构安排第32-34页
2 蛋白质结构预测的拟物方法第34-56页
   ·优化模型第34-38页
     ·HP 格点模型第34-35页
     ·FCC 格点模型第35-36页
     ·AB 非格点模型第36-38页
   ·启发式拟物算法第38-48页
     ·初始构形的产生第38-40页
     ·AB 模型Ⅰ的蛋白质结构预测问题的拟物算法第40-44页
     ·跳坑策略第44页
     ·启发式拟物算法第44-45页
     ·计算结果与结论第45-48页
   ·启发式共轭梯度算法第48-53页
     ·初始构形的产生第48-49页
     ·优化方法第49-50页
     ·启发式共轭梯度法第50-51页
     ·结果与讨论第51-53页
   ·基于FCC 格点的PERM++算法第53-54页
     ·FCC 格点的PERM 算法第53页
     ·基于FCC 格点的PERM++算法第53页
     ·计算结果与展望第53-54页
   ·本章小结第54-56页
3 蛋白质结构预测的MONTE CARLO 方法第56-66页
   ·MONTE CARLO 方法第56-59页
   ·ELP 方法求解AB 模型的蛋白质结构预测问题第59-65页
     ·ELP 方法第59-60页
     ·AB 模型的蛋白质结构预测的ELP 方法第60-62页
     ·基于拟物策略的局部搜索方法第62-63页
     ·计算结果与结论第63-65页
   ·本章小结第65-66页
4 求解矩形PACKING 问题的拟人方法第66-77页
   ·问题的提法第66页
   ·算法的基本框架第66-67页
   ·占角动作和最大穴度优先的放置策略第67-70页
   ·占角穴度算法第70-72页
     ·占角穴度算法的算法描述第70-71页
     ·改进的占角穴度算法的算法描述第71-72页
   ·算法的计算复杂性第72-73页
     ·占角穴度算法的计算复杂性第72-73页
     ·改进的占角穴度算法的计算复杂性第73页
   ·实验结果第73-74页
   ·结论第74-76页
   ·本章小结第76-77页
5 基于拟人策略的带有预放置模块的布局算法第77-88页
   ·引言第77-78页
   ·问题的形式化描述及算法的基本框架第78页
   ·基本概念和放置策略第78-81页
     ·格局第78-79页
     ·占角动作第79页
     ·穴度第79-81页
     ·放置策略第81页
   ·算法第81-85页
     ·贪心放置过程A(j)第82页
     ·穴度算法第82-83页
     ·改进的穴度算法第83-85页
   ·实验结果与结论第85-87页
   ·本章小结第87-88页
6 总结与展望第88-94页
   ·本文主要研究工作总结第88-90页
   ·主要研究成果及结论第90-91页
   ·研究展望第91-93页
   ·本章小结第93-94页
致谢第94-95页
参考文献第95-109页
附录1 攻读博士学位期间发表论文目录第109-110页
附录2 攻读博士学位期间参加的课题目录第110页

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