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结合可变邻域搜索和分布估计算法解决蛋白质侧链布局问题

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摘要

这项工作的目的是介绍几种结合两种元启发式的建议:可变邻域搜索(VNS)和分布估计算法(EDA)。虽然这些元启发式算法之前都以多种方式进行了混合,但本文首次尝试将这两种优化方法结合起来。

结合VNS和EDA的不同方式将分为三类。在第一组中,我们将考虑在EDA中嵌入VNS基础哲学的组合。考虑到不同的邻域空间(点、总体或概率分布),我们将获得这组方法的实例化。第二组算法是在使用概率模型(或任何其他机器学习范式)时获得的,以便在简化的可变邻域搜索中利用随机生成的解的优缺点。最后一组算法包含交替VNS和EDA的结果。

介绍了第一种方法在蛋白质侧链布局问题中的应用。结果表明,与EDAs和VNS相比,混合算法具有优越性。

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Santana,R.,Larrañaga,P.&Lozano,J.A.将可变邻域搜索与蛋白质侧链布局问题中分布算法的估计相结合。J启发式 14, 519–547 (2008). https://doi.org/10.1007/s10732-007-9049-8

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