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菲利普·恩吉;贝拉·M·穆德。;Sander J.Tans。

一种基于图形的基因调控网络多目标优化算法。 （英语） Zbl 1403.92093号

欧洲药典。物件。 270，第2期，784-793（2018）.
摘要：可变环境中基因调控网络的进化提出了多目标优化问题（MOP），其中必须调整基因的表达水平以满足每个环境的需求。当在单调系统的上下文中进行形式化时，该问题属于线性MOP的子类。这里，约束是偏序，目标由单个变量的最小化或最大化组成，但它们的数量可能非常大。为了高效且详尽地找到Pareto最优解，我们引入了彩色Hasse图和与理想点相关联的多边形之间的映射。基于边缘收缩的动态程序可以在目标数量相对于Pareto前沿面数量的多项式时间内，对Pareto最优集进行精确的闭式描述。此外，我们还讨论了具有有界大小的单色连通分量的串行平行图的特殊情况，对于这种情况，运行时间和解的表示原则上可以在目标数量上是线性的。

引用于1文件

MSC公司：

92立方厘米 系统生物学、网络
90立方厘米29 多目标和目标规划
90立方厘米 动态编程
90 C90 数学规划的应用

关键词：

多目标规划;动态规划;单调系统;基因调控网络;系统生物学

软件：

BENSOLVE公司;数学软件
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛P.Nghe｝等人，《欧洲药典》。第270号决议，第2号，784--793（2018；Zbl 1403.92093）
全文： 内政部 arXiv公司

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