基于離散粒子群優(yōu)化的生物網(wǎng)絡(luò)全局比對研究

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1、基于離散粒子群優(yōu)化的生物網(wǎng)絡(luò)全局比對研究作者姓名黃家翔學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱申請學(xué)位類別張青富教授劉文學(xué)高工工程碩士學(xué)校代碼分類號10701TP18學(xué)密號級1302121507公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于離散粒子群優(yōu)化的生物網(wǎng)絡(luò)全局比對研究作者姓名：黃家翔領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：張青富教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：劉文學(xué)高工學(xué)院：電子工程學(xué)院提交日期：2015年12月ResearchonGlobalBiologicalNetworkAlignmentBasedonDiscreteParticleSwarmOptimiz

2、ationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByHuangJiaxiangSupervisor:ZhangQingfuProfessorLiuWenxueSeniorEngineerDecember2015西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及

3、取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同事對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容

4、，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研究成果完成的論文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要生物網(wǎng)絡(luò)比對旨在通過比較分析的方法來識別不同分子相互作用網(wǎng)絡(luò)中的相似模塊。生物網(wǎng)絡(luò)比對對理解網(wǎng)絡(luò)之間的進(jìn)化關(guān)系、預(yù)測未知節(jié)點的功能、分析人類疾病的機(jī)理等具有重要的意義。生物網(wǎng)絡(luò)比對問題是一個NP-hard問題，因而近似優(yōu)化算法，例如粒子群優(yōu)化算法，是用來有效求解網(wǎng)絡(luò)比對問題的很好選擇。粒子群優(yōu)化（ParticleSwarmOptimization）是一種模擬鳥

5、群協(xié)作覓食行為的群智能方法。粒子群優(yōu)化有實現(xiàn)簡單、收斂速度快、不需要問題領(lǐng)域知識等特點。本文利用生物網(wǎng)絡(luò)的特性和粒子群優(yōu)化的優(yōu)點，來優(yōu)化生物網(wǎng)絡(luò)比對。本文的主要工作可歸納如下：（1）研究了粒子群優(yōu)化方法的基本理論，提出了基于3-Opt的離散粒子群優(yōu)化算法用來優(yōu)化生物網(wǎng)絡(luò)比對。在這個算法中，針對網(wǎng)絡(luò)比對問題，設(shè)計了一種基于排列的粒子群狀態(tài)離散方法；利用了生物網(wǎng)絡(luò)中的樞紐節(jié)點在保持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能具有重要作用這一特性，提出了一種基于節(jié)點度的初始化方法；分析了生物網(wǎng)絡(luò)比對中每對匹配的可交換特性，設(shè)計了基于3-Opt的局部搜索方法，用來加快算法的收斂速度。該算法所得的網(wǎng)絡(luò)比對具

6、有較好的拓?fù)滟|(zhì)量，能夠識別出較大的最大公共連接子圖。（2）根據(jù)生物不同網(wǎng)絡(luò)中存在一定的具有同源關(guān)系的節(jié)點，以及對于網(wǎng)絡(luò)比對匹配網(wǎng)絡(luò)的邊能夠彌補(bǔ)節(jié)點低相似度匹配的不足。提出了一種的基于播種-擴(kuò)展（seed-and-extend）的網(wǎng)絡(luò)相似度分步優(yōu)化策略。應(yīng)用其于粒子群優(yōu)化，設(shè)計了一種基于播種-擴(kuò)展的離散粒子群優(yōu)化算法用來優(yōu)化生物網(wǎng)絡(luò)比對。在該算法中提出了一種基于序列相似性的初始化方法和基于擾動的局部搜索方法。該算法獲得的網(wǎng)絡(luò)比對具有很高的功能一致性，并且能在拓?fù)滟|(zhì)量和生物質(zhì)量上保持平衡。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，生物網(wǎng)絡(luò)比對，粒子群優(yōu)化，3-Opt，seed-and-exten

7、dI西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTBiologicalnetworkalignmentaimsatidentifyingthesimilarregionofdifferentmolecularinteractionnetworksbycomparativeanalysis.Biologicalnetworkalignmentisofgreatsignificancetounderstandtherelationshipofnetworks,identifythepoorlycharacterizednodewitht