CN110534154A - 基于和声搜索的鲸鱼dna序列优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，首先随机生成一个初始化种群；其次，采用WOA算法对种群进行更新；接着，用和声搜索扩大搜索范围，得到新种群；然后通过加入多个约束条件缩小解空间；最后，对结果的适应度值进行排序并输出最优序列。和声搜索离散性强，对局部优解的搜索能力较强，通过和声不断搜索，在个体周围增加扰动，从而在使算法避免陷入局部最优的同时增加了种群的丰富度。
Description
技术领域
本发明属于DNA计算中编码设计领域，具体说是基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法。
背景技术
南加州大学阿德尔曼教授在1994年用DNA分子作为计算介质，解决了7个顶点哈密尔顿路径问题，拿到了生物技术与计算机相结合的钥匙，打开了DNA计算的大门。利用DNA分子在编码时可以唯一地被识别的特点，遵循碱基互补配对的原则，将要解决的问题映射成一个DNA分子集合。对生成的DNA分子进行生化反应，得到问题的所有解空间，再对解空间进行分离提取，就可以得到问题的解。遵循的碱基互补配对原则是碱基A与碱基T配对，碱基C与碱基G配对；生化反应，通常采用DNA分子的杂交反应，使经过编码的DNA分子完全杂交是保证问题准确可靠解决的关键。因此研究高质量的DNA分子序列是一项具有重要意义的工作。
发明内容
将鲸鱼算法与和声搜索算法相结合，提出了基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法；本方法与现有方法相比增加了新的约束条件：配对。通过模拟本方法可以得到序列质量较高的DNA序列。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，需要得到满足多个约束条件的DNA优化序列。首先随机生成一个初始化种群；其次，采用WOA算法对种群进行更新；接着，用和声搜索扩大搜索范围，得到新种群；然后通过加入多个约束条件缩小解空间；最后，对结果的适应度值进行排序并输出最优序列。具体步骤为：
步骤1：随机生成一个初始化种群，对参数进行初始化,Max_iter是最大迭代次数，t是当前迭代次数；
步骤2：对当前种群计算适应度值，将个体适应度值之和的最小值作为当前最优鲸鱼并记录其位置信息；
步骤3：随机产生每一次迭代改变的变量；
步骤4：对变量p(p∈[0,1])进行判断，若p<0.5,执行步骤5，否则执行步骤6；
步骤5：判断本次迭代的|A|是否小于1，如果小于1，用当前最优的鲸鱼进行更新剩余鲸鱼的位置；否则，随机挑选一个鲸鱼对其它鲸鱼的位置进行更新；
步骤6：由当前最优鲸鱼采用螺旋上升公式进行更新其它鲸鱼的位置；
步骤7：将已存在的所有种群加入到和声搜索，扩大搜索范围，以得到新的优秀种群；
步骤8：将所有种群通过约束条件，删除不满足约束条件的鲸鱼，采用快速非支配排序的方法选出初始种群个数的鲸鱼；
步骤9：迭代次数加1，判断是否达到最大迭代次数，未达到执行步骤2，否则执行步骤10；
步骤10：对结果的适应度值进行排序并输出结果，得到优化后的种群。
本发明通过以上方法，可以取得如下效果：
1、对初始种群进行适应度值计算时，确定个体的适应度值之和的最小值为当前最优，记录最小值，便于鲸鱼算法种群进化时使个体对环境适应性更好，得以全面优化。
2、鲸鱼算法具有容易陷入局部最优的缺点，而和声搜索离散性强，对局部优解的搜索能力较强，通过和声不断搜索，在个体周围增加扰动，从而在使算法避免陷入局部最优的同时增加了种群的丰富度。
3、本发明提出的基于和声搜索的鲸鱼优化DNA序列算法能够得到质量较优的DNA编码序列。
附图说明
图1为本发明的实现流程图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明作详细说明。其中，本发明用到的约束共有8个，分别是发卡结构、H-measure、连续性、相似性、汉明距离、解链温度、GC含量，还有新提出的一个约束：配对。将前面提到的前4个约束条件作为目标函数，剩下的作为约束条件。用在权利要求书的第二步，计算每个个体的适应度。
发卡结构表示一条DNA链存在自身互补造成自身折叠的现象。H-measure表示两条互补序列碱基互补配对的个数，用来限制序列间产生不必要的杂交反应的约束。连续性表示一条DNA序列的某一个区间内连续出现相同碱基的个数应处于某一个阈值。相似性表示的是两条同向的DNA序列在等位基因上相同碱基的概率。汉明距离约束指的是两条不同的DNA序列的等位基因上碱基不相同的个数。解链温度表示一半DNA分子由双链变成单链状态时的温度。GC含量表示在任意一条DNA序列中，其所含碱基G(胞嘧啶)和C(鸟嘌呤)的含量占这条DNA链的所有碱基的百分比，本发明中将其规定在50％。配对约束是将随意连续3个碱基为一个单位，使其与剩下所有单位首尾比较查看是否配对，若完全配对调整两个不同碱基的位置。
实施例1
本发明的实施例是在以本发明技术方案为前提下进行实施的，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。实例中DNA编码的长度、维度均为20，发卡结构、H-measure、连续性、相似性、汉明距离、解链温度、GC含量，配对等约束如上所述。
步骤1：初始化一个维度、长度都为20的初始DNA编码序列。初始化相关参数，最大迭代次数Max_iter为300，迭代次数t从0开始，汉明距离L＝11；
步骤2：对已有种群进行适应度值计算，将适应度值最小的个体最为当前最优解，并记录其位置信息；
步骤3：对每次迭代变化的参数进行取值，是用线性方法从2减到0，取[0,1]之间的任一随机数，l取[-1,1]之间的任一随机数,p取[0,1]之间的任一随机数，A的取值按照公式(6)：
步骤4：对随机取的p进行判断，若p<0.5,执行步骤5，否则执行步骤6；
步骤5：判断本次迭代的|A|是否小于1，如果小于1，用当前最优的鲸鱼进行更新剩余鲸鱼的位置，更新公式为(7)；否则，随机挑选一个鲸鱼，利用公式(8)对其他鲸鱼进行更新；
其中 是当前最优鲸鱼的位置，表示当前被更新的鲸鱼位置；
其中 是随机取的一个鲸鱼的位置；
步骤6：由当前最优鲸鱼采用螺旋上升公式进行更新其它鲸鱼的位置，公式如下：
其中
步骤7：将所有种群加入到和声搜索，在和声搜索中，根据当前音色进行声音的变换，变换后的声音与原来声音作比较，留下音色好的声音，从而得到新的优秀种群；
步骤8：将所有种群通过约束条件，删除不满足约束条件的鲸鱼，留下满足约束条件的鲸鱼，采用快速非支配排序的方法选出排名前20的鲸鱼，进入下一次迭代；若经过约束的种群减少到20以下，则全部进入下一次迭代；
步骤9：迭代次数加1，判断是否达到最大迭代次数，未达到执行步骤2，否则执行步骤10；
步骤10：对结果的适应度值进行排序并输出结果，得到优化后的种群；
表1 为初始DNA序列
表2 为最优DNA序列集合
本发明提出基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，用鲸鱼算法对初始种群进行搜索。通过发卡结构、H-measure、连续性、相似性、汉明距离、解链温度、GC含量，配对等约束对种群进行选优，最终选出排序后的前7个序列最为最终的优秀集合输出。本发明在Win10Intel(R)CPU2.70GHz,ARM 8.00GB的环境下运行，用MATLAB2018a进行仿真，实验表明本实例得到的优化序列好于其他算法的序列。
Claims (3)
1.基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：随机生成一个初始化种群；
步骤2：对当前种群计算适应度值，将个体适应度值之和的最小值作为当前最优鲸鱼并记录其位置信息；
步骤3：随机产生每一次迭代改变的变量；
步骤4：对变量进行判断，若变量小于设定值,执行步骤5，否则执行步骤6；
步骤5：判断本次迭代的系数向量的模|A|是否小于1，如果小于1，用当前最优的鲸鱼进行更新剩余鲸鱼的位置；否则，随机挑选一个鲸鱼，对其它鲸鱼进行位置更新；
步骤6：由当前最优鲸鱼采用螺旋上升公式进行更新其它鲸鱼位置；
步骤7：加入和声搜索，扩大搜索范围，得到新的优秀种群；
步骤8：将所有种群通过约束条件，删除不满足约束条件的鲸鱼，采用快速非支配排序的方法选出初始种群个数的鲸鱼；
步骤9：迭代次数加1，判断是否达到最大迭代次数，未达到执行步骤2，否则执行步骤10；
步骤10：对结果的适应度值进行排序并输出结果，得到优化后的种群。
2.根据权利要求1所述基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，其特征在于，鲸鱼位置更新计算公式为：
其中， 是用线性方法从2减到0，取[0，1]之间的任一随机数，l取[-1，1]之间的任一随机数，p取[0，1]之间的任一随机数，表示当前最优鲸鱼的位置，对X#如公式(2)所示：
其中，表示随机挑选的鲸鱼位置；
对D如公式(3)所示：
对如公式(4)所示：
3.根据权利要求1所述基于和声搜索的鲸鱼DNA序列优化方法，其特征在于，加入新的种群约束条件，具体为：
对序列x，其反序列为y，将3个连续碱基看成一个单位，则x′＝(xi,xi+1，xi+2)和y’＝(yj，yj+1，yj+2)，对都有j∈[1，n-2]，服从函数(5)
其中函数subcb()累计x′和y′是否完全互补配对；当subcb()＝3时，表示这两个单位内碱基完全配对，则取x′中任意两个不相同的碱基进行位置交换。
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