田旺兰,李加升

(湖南城市学院通信与电子工程学院,湖南益阳413000)

人工鱼群算法在基因调控网络中的应用研究

田旺兰,李加升

(湖南城市学院通信与电子工程学院,湖南益阳413000)

在分析基因调控网络现状及优缺点的基础上,提出利用人工鱼群算法对阈值布尔网络模型构建下的基因调控网络进行研究。将阈值布尔网络模型应用于花发育形态模型,构建基于预定义吸引子和极限环的综合网络。比较人工鱼群算法与模拟退火算法在基因调控网络中的应用情况,分析网络节点更新机制变化时布尔网络保留吸引子的能力,发现在极限环长度为2和特定网络拓扑下网络才具有鲁棒性。实验结果表明,与模拟退火算法相比,人工鱼群算法在网络发现、鲁棒性方面具有更好的性能,因此利用人工鱼群算法学习布尔网络结构是有效可行的。关键词:人工鱼群算法;模拟退火算法;布尔网络;吸引子;极限环;花发育形态模型

1 概述

近年来,基因调控网络 (Gene Regulatory Network,GRN)已经引起了机器学习界的广泛关注。研究人员对GRN的不同数学模型进行了研究,分别提出了布尔网络[1]、概率布尔网络[2]、Petri网[3]、贝叶斯网络[4]、递归神经网络[5]等。文献[6]利用蜂群算法(Bees Algorithm,BA)、文献[7-10]利用模拟退火(Simulated Annealing,SA)分别从不同方面对GRN进行了研究,证明了利用群体智能算法研究GRN的可行性,同时表明算法的网络发现频率和网络节点更新序列数量之间存在幂律关系,但是网络发现率不太高、鲁棒性不太好。

人工鱼群……