基于粘贴与删除系统求解最短有向路问题的DNA计算模型

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哈密顿回路问题的

哈密顿回路问题的
P1: x1=1, x2=1, x3=1, x4=0; P2: x1=1, x2=1, x3=0, x4=1。 在具体给出算法之前, 下面首先给出一些定义。
定义 1( 哈密顿回路的约束方程) 对于 G 中任一顶点 vi, 假 设与 vi 相关联的边为: xi1, xi2, …, xij, 则 xi1+xi2+…+xij=2 为 该 顶 点 的约束方程。G 中所有顶点的约束方程组构成该图的哈密顿回
由 于 DNA 计 算 具 有 现 代 硅 计 算 机 所 无 法 比 拟 的 并 行 性 , 许多研究者利用 DNA 分子计 算 处 理 其 他 的 NP 等 复 杂 计 算 问 题 : 1997 年 , Ouyang[5]利 用 DNA 计 算 解 决 了 图 的 最 大 团 问 题 ; 1999 年 Cukras[6]利用 RNA 酶 H 能够特异性地识别并能水解与
必 要 性 : 设 fr+1, fr+2, … , fn 中 有 p 个 1, 将 约 束 方 程 对 应 的 带 荧光猝灭剂的约束补链 xr+1′, xr+2′, …, xm′加到表面上后, 由于 fr+1, fr+2, … , fm 中 有 p 个 1, 且 xr+1′, xr+2′, … , xm′均 为 1 的 补 链’添 加 xr+1′, xr+2′, … , xm′后 , fr+1, fr+2, … , fm 猝 灭 了 p 种 荧 光 , 由 于 已 知 f1, f2, … , fr, fr+1, fr+2, … , fm 中 有 Δ=m- b 种 荧 光’m- p=m- b’p=b’ f1, f2, …, fr, fr+1, fr+2, …, fm 满足约束方程。
dna计算模型dna计算的基本思想是利用dna特许的双螺旋结构和碱基互补配对规律进行信息编码把要运算的对象映射成dna分子链在生物酶的作用下生成各种数据池datapool然后按照一定的规则将原始问题的数据运算高度并行地映射dna分子链的可控生化反应过程最后利用聚合链反应pcr超声波降解诱变等分子生物技术检测所需要的运算结果

最短路问题数学模型

最短路问题数学模型

最短路问题数学模型
最短路问题是指在带权有向图中,求两个顶点之间的最短路径。

这个问题在现实生活中有很多应用,如在交通规划、电信网络设计、人工智能等领域。

为了解决这个问题,需要建立一个数学模型。

数学模型是指用数学方法对实际问题进行抽象和描述,从而进行定量分析和求解的方法。

对于最短路问题,可以使用图论和运筹学的方法建立数学模型。

在图论中,最短路问题可以使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法求解。

这些算法基于图的边权和,采用动态规划的思想,逐步计算每个节点到源节点的最短距离,最终得到整个图中每对节点之间的最短路径。

在运筹学中,最短路问题可以被看作是一种线性规划问题。

可以将每个节点看作是一个决策变量,节点之间的边权看作是线性约束条件,目标函数则是从源节点到目标节点的路径长度。

通过对目标函数进行最小化,可以得到最短路径的解。

总之,最短路问题数学模型可以通过图论和运筹学的方法进行建立和求解。

建立好的数学模型可以为实际问题提供科学解决方案,优化效率和效果。

- 1 -。

一种新的求解最小生成树问题的DNA算法

一种新的求解最小生成树问题的DNA算法
A b tac :Bi —i elg ntc m p i g b sd o oc mia e ci si a hos oti r c ntr sa c fc m pui g fed. N A o p i s sr t o ntl e o utn ae n bi he c lr a t s tp n e e ee r h o o i on tn l D i c m ut ng i
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E mal e u @c C .e .l — i d f C Cn t 1 : e
C m u r n we g n e h o g o p t K o l ea d T c n l y电脑 知识 与技术 e d o
h t :w . n sn t a t / ww d z .e . p/ c
经解 决 很 多 的 N P完 全 问题 , 在 图 论 中对 图的 最 小生 成 树 问题 ( T ) 但 MS P 的研 究 不 是 很 多 , 文设 计 了一 种 D A 计算 模 型 来 解 决 这 本 N 个 问 题 , 其在 编 码 的策 略 上 给 出 了一 些创 新 的思路 。 尤
计 算 智 能 是 当今 国际 上 迅 速发 展 的前 沿 交 叉 学科 . 是模 拟 人 的智 能 行 为 来 进 行 计 算 , 于解 决 不 确 定 、 它 对 非线 性 、 杂 的 各 类 复、 问题 , 有 非 常广 阔的 应用 前 景 。 其 自从 A l n 出 D A计算 模 型 以来【 更 加 拓 展 了计 算 智 能 的研究 领域 。 N 计算 是 一 种 具 尤 de ma 提 N 】 1 , DA 以 D A链 与 相关 的某 些生 物 酶 等作 为 最 基 本 材 料 的 、 于 某些 生 化 反 应 原 理 的一 种 新 型 的 分 子 生物 计 算 方 法 。利 用 D A计 算 已 N 基 N

DNA计算优化问题求解策略分析车

DNA计算优化问题求解策略分析车

DNA计算优化问题求解策略分析车DNA计算作为一种新兴的计算模型,在求解复杂问题方面显示出了巨大的潜力。

它采用DNA分子作为计算载体,通过DNA序列的特定编码和自组装能力,在高度并行的方式下进行计算。

DNA计算可以应用于许多领域,包括优化问题求解。

本文将分析DNA计算在优化问题求解中的策略,并探讨其应用于车辆路径优化的可能性。

在优化问题求解中,DNA计算的主要优势之一是其高度并行性。

DNA可以同时进行多个计算,每个计算对应一条DNA序列。

这使得DNA计算可以在较短的时间内搜索到大量的解空间,从而提高求解效率。

在车辆路径优化问题中,这意味着可以同时生成并评估多个可能的车辆路径,从而找到最优解。

另一个DNA计算在优化问题求解中的优势是其自适应性。

DNA序列可以通过特定的编码方式表示问题的解空间,同时可以通过自组装的方式进行进一步的优化。

这使得DNA计算可以根据问题的特点自动调整并适应求解过程的需要。

对于车辆路径优化问题而言,DNA计算可以根据实时交通状况和车辆位置信息动态调整车辆路径,从而最大程度地减少交通拥堵和行车时间。

在实际应用中,DNA计算可以通过染色体编码和遗传算法相结合来求解车辆路径优化问题。

染色体编码是将问题的解空间映射到DNA序列中的一种方式。

通过设计适当的编码方式,可以将车辆路径表示为一条DNA序列,并将其转化为问题的解。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,在求解车辆路径问题时可以用于生成和进化DNA序列。

通过交叉和变异操作,遗传算法可以模拟基因的创新和变异,从而生成新的车辆路径,并筛选出最优解。

此外,DNA计算还可以与其他优化算法相结合,例如粒子群算法和模拟退火算法。

粒子群算法模拟了鸟群或鱼群的行为,通过不断迭代和调整粒子的位置和速度来寻找最优解。

模拟退火算法则模拟金属冷却的过程,通过接受较差解的机会来逃离局部最优解并逐渐趋向全局最优解。

将DNA计算和这些优化算法结合起来,可以进一步提高车辆路径优化问题的求解精度和效率。

求解最短路径问题的几种算法和应用总结

求解最短路径问题的几种算法和应用总结

求解最短路径问题的几种算法和应用总结最短路径问题在生活中随处可见,只要在各种现实问题上,我们能够结合现代智能交通的利用,并且成分考虑实地的不同的交通资源,从而能够真正的实现最短路径,那么首先第一有利的是可以有效地减少交通事故的发生频率。

并且在环境方面来讲,也符合了国际可持续性发展的理念,即达到了节能的效果,有有效的减少了汽车尾气,缓解了大气污染,并且在车辆越来越多的今天,减轻了市民旅途停车位不足的情况,并且能够节约人们的时间。

本文就是对于最短路径问题的几种算法及应用的研究,本文首先从最短路径问题研究背景以及研究意义出发,然后对于最短路径问题国内外研究现状进行了探讨,接着对于研究方法进行了总结,最后对于本文要用到的一些理论知识进行了总结,比如:图的概念,有向图以及无向图的说明,最短路径的一些概述,以及一般求解最短路径的步骤,还有一些求解最短路径的基本方法做了一些说明。

最后基于迪杰斯特拉算法以及改进的Floyd算法二种算法进行了详细的分析推到计算,最后本文将最短路径问题应用到了在生产车间中智能AGV小车的最短路径规划问题上,并且对于二种方法进行了仿真分析,对仿真的结果进行了分析,得到了相关的结论。

参考文献:[1] 张默.Dijkstra最短路径算法的研究[J].数学学习与研究,2018(16):152.[2]司连法,王文静.快速Dijkstra最短路径优化算法的实现[J].测绘通报,2005(08):15-18.[3] Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest,Clifford Stein,殷建平,徐云,王刚,刘晓光,苏明,邹恒明,王宏志.算法导论(原书第3版)[J].计算机教育,2013(10):51[4]张引发,刘乾,王鲸鱼.必经节点约束下的光网络最短路径算法[J].光通信技术,2018,42(10):30-32.[5]虞谦,高岳毅,李俊.最短路径算法在事故应急救援中的应用[J].安全,2018,39(09):15-17.[6]郑海虹.常用最短路径算法分析与比较[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2013,12(04):31-33.[7]肖金声.关于最短路径算法[J].中山大学学报(自然科学版),1987(03):42-47.[8]姜启源.数学模型(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2003:250-300.[9]俞飞蝶,罗杰.最短路径算法在外卖配送中的应用[J].福建电脑,2018,34(08):155-156.[10]宋青,汪小帆.最短路径算法加速技术研究综述[J].电子科技大学学报,2012,41(02):176-184.致谢本课题是在我的指导老师李敏的悉心指导和严格要求下由本人独立完成的,从课题选择、方案论证到具体设计和调试的每个环节,无不凝聚着李敏的心血和汗水,在四年的本科学习和生活期间,也始终感受着导师的精心指导和无私的关怀,我受益匪浅。

求解最短路径问题的DNA动态规划算法

求解最短路径问题的DNA动态规划算法

圜 / 4 /

】 其中 ,J ,( , 是相邻的节点 ) 是有向边 ,n
②在连接的部分形成一个补链 ,可将相邻的有向边连接到一起。
设对 图 1 7个节 点 的编码 分 别为 :A C C B= G G;B= A A;C=- T;C= 中 = C C; 。G G 2A A 11 J I 2A
个生物操作。 关键词 :最短路径问题 ;D A计算 ;动态规划算法 N
中图分类号 :O17 5. 6 文献标识码 :A 文章编号 :10 — 8X 2 1)4 0 7 - 3 07 9 4 (0 00 - 06 0
19 年,美国南加州大学的 A l a” 94 d m n 教授利用现代分子生物技术 ,解决 了一有向图的 H mln e a i 路径 t o 问题 ( P ) 开创了 D A计算的新科学,这种计算是一种模拟 D A的结构并借助于各种 D A的重组技 HP , N N N 术和生化反应作为计算工具的并行计算模式。 由于 D A计算潜在的并行计算机理 , N 使得其非常适合解决大
求一条路 , 使它是从 到 的所有路中总权最小的路 ,即
( = i ∑ mn
( ’ ,
最短路径问题是图论应用的一个基本问题 ,很多实际问题 ,如线路布设 、运输安排等问题 ,都可以通 过建立最短路径问题模型来求解。
2 最短路径 问题 的 D A算法 N
21 最短路径问题的动态规划算法 . 图1 给出以A为起点 ,以 D为终点的赋权图 , 以 为起点,以 D为终点的最短路径。利用动态规划 求
() 1 为有向图的每个节点分配一个 D 点进行编 N
码。
() 2 用下面的方法创建 D A链来编码每条有向边 N
J的权值 。 ,

Dijkstra算法求解单源最短路径问题

Dijkstra算法求解单源最短路径问题

Dijkstra算法求解单源最短路径问题一、单源最短路径问题描述给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权都是非负数。

给定V中的一个顶点,称为源。

计算从源到所有其他定点的最短路径长度。

这里的路径长度就是指各边权之和。

该问题称为单源最短路径问题(Single-Source Shortest Paths)。

二、Dijkstra算法思想将图G中所有的顶点V分成两个顶点集合S和T。

以v为源点已经确定了最短路径的终点并入S集合中,S初始时只含顶点v, T则是尚未确定到源点v最短路径的顶点集合。

然后每次从T集合中选择S集合点中到T路径最短的那个点,并加入到集合S中,并把这个点从集合T删除。

直到T集合为空为止。

三、算法描述(步骤)1、选一顶点v为源点,并视从源点v出发的所有边为到各顶点的最短路径:①记录从源点v到其它各顶点的路径长度数组dist[],开始时,dist是源点v到顶点i的直接边长度,即dist中记录的是邻接阵的第v行。

②设一个用来记录从源点到其它顶点的路径数组path[],path中存放路径上第i个顶点的前驱顶点。

2、在上述的最短路径dist[]中选一条最短的,并将其终点(即<v,k>)k加入到集合s中。

3、调整T中各顶点到源点v的最短路径。

因为当顶点k加入到集合s中后,源点v到T中剩余的其它顶点j就又增加了经过顶点k到达j的路径,这条路径可能要比源点v到j原来的最短的还要短。

调整方法是比较dist[k]+g[k,j]与dist[j],取其中的较小者。

4、再选出一个到源点v路径长度最小的顶点k,从T中删去后加入S中,再回去到第三步,如此重复,直到集合S中的包含图G的所有顶点。

四、算法实现(数据结构)1、算法实现输入:一个大于1的整数n.输出:●一个随机生成的有向图G=(V,E),对于每一条边,有一个非负数字c(u,v)与之相关。

●对于每个顶点v∈V,得到从v0到v的最短路径的长度。

基于粘贴模型的两类全排问题的DNA算法

基于粘贴模型的两类全排问题的DNA算法

i sa c , n i lt n x e me t a e are o t t i u tae t e i c e c p o e s sT e f a c 1e t r s  ̄ a e o e . n tn e a d smu ai e p r n s r c ri d u o l sr t h b o h mia r c s e .h n l oT c e u s r g R n o i l l i
mo e. mp tr En ie rn n piain ,0 0,6( :6 4 . d1 Co u e gn e i g a d Ap l to s 2 1 4 4) 4 - 8 c
Ab ta t Si k r s r c : t e DNA l o t ms f ie r u l e mu a in n cr l f l e mu ai n r p o o e b s d n h v t c ag r h o l a f l i n p r tt a d i e u l o c p r t t a e r p s d a e o t e a o s p a ll m o t k r r es a l i f si e mo e , n h i e e c s ewe n t e a g r h a c i u tae . h o e ain t p a e ie t ru h n c d l a d t e d f r n e b t e h lo i ms r l sr td T e p r t se s r gv n h o g a f t l o
对 算 法 的操 作 复 杂 度 进 行 了分析 。
关键词 : 全排列 ; 圆排列 ; N D A计算 ; 粘贴模型
D :03 7  ̄i n10 — 3 1 000 .1 文章编号 :0 2 8 3 (0 00 — 0 6 0 文献标识码 : 中图分类号 : P0 . OI 1.78 .s . 2 8 3 . 1.4 4 s 0 2 0 10 — 3 12 1 )4 0 4 - 3 A T31 6

运用DNA计算解决最短路径问题

运用DNA计算解决最短路径问题

运用DNA计算解决最短路径问题作者:张喆来源:《软件导刊》2015年第04期摘要摘要:用通俗易懂的语言解释了最短路概念以及解决多顶点最短路问题面临的困境,介绍了DNA计算的研究背景,阐明了DNA计算解决最短路的优势以及算法步骤,并对DNA 计算的未来发展作出展望。

关键词关键词:最短路;DNA计算;单链;k-臂分子DOIDOI:10.11907/rjdk.1431049中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号文章编号:16727800(2015)0040039021最短路概念及其传统解法求解最短路的过程即寻求一个图中任意两节点之间最短距离的过程。

以某人从第1个城市到第5个城市为例,中间有2、3、4三个城市,需要寻找到第5个城市的最短路径。

最短路的求法一般有两种:确定性算法和启发式算法。

确定性算法的含义是,将这些城市看成不同的点,并对点与点之间的距离进行赋值。

若想找到点V1到V5的最短距离,可以开始从V1开始搜索。

比如d1=d{V1,V2}=5,d2=d{V1,V3}=2。

V1到V4、V5不存在交通方式(当然这在如今社会几乎是不可能的),认为距离为正无穷大,自然优选d2。

此时临时可行解的集合里囊括了V1、V3个点。

再进行搜索,此时的搜索要对V1、V3连接的所有边进行搜索。

比如d1=d{V1,V2}=5,d3={V2,V3}=1,d4={V2,V4}=5,d5={V2,V5}=5。

此时,优先选择d3,即将V2囊入集合中。

此时最短路的一部分已经浮出水面,即d2+d3。

重复上述过程,直到找出V1到V5的最短距离。

可以看出,当点足够多时,这种算法的步骤将呈现指数爆炸的倾向,实际操作的可能性不大。

若采用启发式算法,通过迭代可以大大减少计算量,但往往只能得到局部最优解,如图1所示。

例如目标要找到最低点A4,当经过一系列迭代后,寻找到了A2,但从A2再进行搜索时,会发现它周围的点都高于它本身,于是搜索会在此时停止,而真正的最优解A5却被排除在外,只得到了局部最优解A2。

基于改进的粘贴模型求解图最大独立集的DNA算法

基于改进的粘贴模型求解图最大独立集的DNA算法

Ab ta t s r c :T henu b rofs or 】gon ltd s n e d i ol ng s tsi bi t ob e i c e s d o i usy w ih t e m e h t【“ uce ie e de n s vi a ifa l y pr l m sde r a e bv o l t h i m o fe NA tc rm od 1 I hi p e diid D s ike e . n t s ap r, t od wa m o fe a ai nd a o fe DN A tc e od lf he m el s diid g n a m diid sik rm e or
a iiy pr e , t e b lt oblm h n, t e D NA l ort h a g ihm o a m um nde e f r m xi i p nde ts t fgr ph wa v n ba e n o o fe n e s o a s gie s d o urm dii d s ike o 1 T h oc e ia o dur s w e e il s r t d t ou n i s a e a t a m um nde e e e S tc rm de . e bi h m c lpr ce e r lu t a e hr gh a n t nc nd he m xi i p nd nts t o h a r ons que l. ft e gr ph we egotc e nty
m a m um nd pe de e f g a a it Fis , w e onv r e m a m um n pe de e s ofgr p t a if— xi i e n nts to r ph w s bu l. rt c e td xi i de n nts t a h o s ts i

最短路径问题的DNA算法

最短路径问题的DNA算法

作者: 王兆才
作者机构: 上海水产大学信息学院,上海,200090
出版物刊名: 科技资讯
页码: 2-3页
主题词: 最短路经问题 Adleman-Lipton模型 DNA计算
摘要:最短路径问题是在一个带权图的两个顶点之间找出一条具有最小权和路径的问题,它是图论中一个经典的NP完全问题,用电子计算机需要指数级的时间内才能得到解决,本文基于分子生物技术并利用Adleman-Lipton模型给出最短路径问题的DNA算法,这个DNA算法理论上能在多项式的时间内解决这个NP完全问题.具体地对n个城市的最短路径问题,首先将它视为一个具有顶点和边的图,并将顶点,边分别用DNA链编码表示,边的方向通过顶点的编码获得;再将这些DNA链投放在试管中进行生物化学反应,利用DNA计算的高效并行性,通过基本的生物实验操作最后得到最短路径问题的解,其过程的复杂度为O(n).该算法的创新之处在于表示城市和路径的DNA链长度的设计以及在操作中巧妙的消除了路径途经城市数目不同的影响.能使我们在合理小的范围内寻找最短路径问题的解,较大地简化了问题的复杂度.。

初中数学中最短路线问题的解题策略归纳

初中数学中最短路线问题的解题策略归纳

初中数学中最短路线问题的解题策略归纳【摘要】本文主要围绕初中数学中最短路线问题展开讨论,首先介绍了图论基础知识,包括图的定义和常见术语。

接着详细解析了Dijkstra算法和Floyd算法的原理和应用,通过具体的案例分析展示了这两种算法在最短路线问题中的作用和效果。

文章还讨论了贪心算法在最短路线问题中的应用,探讨了其优势和局限性。

结合前文内容对初中数学中最短路线问题的解题策略进行了总结,提出了解决这类问题的一般性方法和思路。

通过本文的阐述,读者可以全面了解和掌握初中数学中最短路线问题的解题技巧,为提高数学学习和解题能力提供了有益的参考和帮助。

【关键词】关键词:初中数学,最短路线问题,图论,Dijkstra算法,Floyd 算法,贪心算法,应用举例,解题策略总结1. 引言1.1 初中数学中最短路线问题的解题策略归纳初中数学中最短路线问题是一个常见的实际问题,涉及到图论的基础知识和算法。

对于这类问题,我们需要掌握一些关键的解题策略。

我们需要了解图论基础知识。

图是由节点和边组成的一种数据结构,节点代表位置或者城市,边代表路径或者道路。

在解决最短路线问题时,我们需要根据图中节点和边的关系来确定最短路径。

我们可以使用Dijkstra算法来解决最短路线问题。

该算法利用贪心的策略,不断更新节点的最短距离,直到找到最短路径。

我们需要注意处理权值为负数的情况,以免造成误差。

我们还可以采用Floyd算法来解决最短路线问题。

该算法利用动态规划的思想,逐步更新节点之间的最短路径长度,直到得到最终结果。

我们需要注意算法的时间复杂度,以确保能够在合理的时间内解决问题。

我们可以通过实际的应用举例来加深对最短路线问题的理解。

我们可以考虑在城市规划或者物流配送中的应用场景,通过实际案例来练习解题技巧。

初中数学中最短路线问题的解题策略包括图论基础知识、Dijkstra 算法、Floyd算法、应用举例以及贪心算法的应用。

掌握这些策略,能够帮助我们更好地解决实际问题,提高解题效率和准确性。

基于粘贴和删除系统求解最小权生成树的DNA算法

基于粘贴和删除系统求解最小权生成树的DNA算法
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DONG Mi , A in g n n T NG Ja -a g
( ol eo te ai n tt t s Ii om l nvri ,Ynn 3 0 0 X nin , hn ) C lg Mah m t s dSai i 。 l N r a i sy iig8 5 0 , i a g C ia e f ca sc U e t j
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环 中何好 设 节 以 好 让 息 动 最 境 如 更 地 置 点,更 地 信 流 等 优
14 dm 通 N 计 模 的 验 造 的 决 化 题 有 要 应 . 小 成 问 可 述 : = 9  ̄Aen 过DA 算 型 实 创 性 解 问 上 重 的 用 最 生 树 题 描 为 设G 9 la 了 个 定 向 的H i 路 问 ,大 推 N (, 是 个 权 通图其 函 为c 们 义G 一 — 给 有 图 al 径 题 J 的 动DA 1 ) 一 赋 连 ,权 数 , 定 的 mo t n 极 , E 我 计 理 和DA 物 术 发 . 中计 模 的 究 直 个子图 日的权为 H的边权之和 即 c )= 算 论 N生 技 的 展 其 ,算 型 研 一 , ( H 是DA  ̄ 的 究 点 一至 已 不 基 N 分 N@ 研 热 之 ,今 有 少 于D A c { 子生 酶 生 操 的 N计 模 被 出如 贴 型插 I癌一 ()在G 所 生 树 ,最 的 成 l 、物 和 物 作 DA 算 型 提 ,粘 模 , 的边I . 的 有 成 中权 小 生 树Ⅱ n 入 删 模 ,接 统 型简 系 模 ,穷H 统 做G 最 权 成 . 前 解 小 生 树 算 有 一 除 型剪 系 模 ,单n 统 型有 系 模 的小 生 树 目求 最 权 成 的 法 型质 N模 ,环DA 型发 结 N 模 等 之 ,粒DA 型闭 N 模 ,夹 构DA 型 . Ksl 法, 等 法 本 是 于DA 子 物 术 r a 蹦m 算 , 文 基 N 分 生 技 u 算 k 后许 学 利 上 模 解 各 N问 . DA 算 ,多 者 用 述 型 决 种 P 题 I N计 模  ̄ 来 出 解 问 的DA 法 给 求 此 题 N算 . 型 并 性 征使 它 处 P 题 显 出 巨 的 的 行 特 ,得 在 理N 问 时 示 了 大 优 1 预备知识 势很 程 上 低 求 问 的 杂 . ,大 度 降 了 解 题 复 度 1 最 生 树 题 在 理 何 划 合 高 的 1 粘 系 J 小成 问 处 如 规 最 理 效 道 . 贴 统 设l 字 表, V , 母 p x 是 C v ,对I 的 意 即 , 任 一 中 路 通;何 好 规 物 , 减 运 成 ; 互 网 交 如 更 地 划 流 以 少 营 本在 联

黏菌算法的权威解释

黏菌算法的权威解释

黏菌算法的权威解释
黏菌算法是一种基于生物学中黏菌生长方式的启发式优化算法。

黏菌是一种单细胞真菌,它们通过释放化学物质来沟通并在复杂环
境中寻找最优的生长路径。

黏菌算法模拟了黏菌在寻找食物的过程
中释放化学物质并最终形成最优路径的行为。

黏菌算法在解决优化问题时具有很高的效率和鲁棒性。

它通过
模拟黏菌在环境中寻找最优路径的方式来搜索最优解。

在算法的每
一次迭代中,候选解会释放化学物质,这些化学物质会相互吸引和
排斥,最终形成一条路径,这条路径就是最优解。

黏菌算法在解决复杂的优化问题时表现出色,尤其是在涉及到
大规模数据和多维空间的问题上。

它被广泛应用于工程、物流、计
划和其他领域的优化问题中。

总的来说,黏菌算法通过模拟生物的行为,提供了一种高效的
优化算法,能够解决复杂的优化问题,具有很高的应用价值和研究
意义。

基于粘贴系统求解无向图最短路径问题的DNA计算模型

基于粘贴系统求解无向图最短路径问题的DNA计算模型

基于粘贴系统求解无向图最短路径问题的DNA计算模型聂晓艳;耿俊;汤建钢【期刊名称】《江汉大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2012(040)005【摘要】Proposed a new project of DNA computing model to solve the shortest path prob- lem of fixed start point and end point of undirected graph, In this DNA algorithm,two opposite di- rected edge took place of each side of undirected graph, so changed the undirected graph into di- rected graph, And all paths of fixed start and end point are obtained by taking use of parallelism of sticker systems. Then can take the shortest path by some molecular biology technology, such as probe, eleetrophoresis, and so on. An example is applied to illustrate the feasibility of the DNA algorithm.%提出了用粘贴系统求解赋权无向图中固定端点最短路径的DNA算法。

该算法首先将无向图中每条边用两条方向相反的有向边代替,将无向图转化为有向图,同时利用粘贴系统的巨大并行性得到两端点间的所有路径,最后通过探针、电泳等分子生物技术手段获得最短路径,并通过实例说明算法的可行性。

【总页数】4页(P5-8)【作者】聂晓艳;耿俊;汤建钢【作者单位】伊犁师范学院数学与统计学院,新疆伊宁835000;喀什师范学院数学系,新疆喀什844006;伊犁师范学院数学与统计学院,新疆伊宁835000【正文语种】中文【中图分类】TP301;O157.5【相关文献】1.基于粘贴和删除系统求解最小权生成树的DNA算法 [J], 董敏;汤建钢2.粘贴与删除系统求解最短有向路的DNA计算模型 [J], 马芳芳;王淑栋;李涵;薛圣伟3.基于粘贴DNA计算模型的分子逻辑与门的实现 [J], 黄布毅;王延峰;崔光照4.基于粘贴DNA计算模型的数据存储技术 [J], 王延峰;强小利;崔光照5.基于粘贴和删除系统求解旅行商问题的DNA算法 [J], 董敏;汤建钢因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

甲骨文检索的粘贴DNA算法

甲骨文检索的粘贴DNA算法

甲骨文检索的粘贴DNA算法
栗青生;杨玉星
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(044)028
【摘要】为了能更好地研究和保护甲骨文,设计了一种适合DNA计算机的甲骨文编码方式,并据此提出了进行甲骨文检索的粘贴DNA算法.根据DNA双链分子具有双螺旋结构的特性,甲骨文标准字库的编码和待检索文字的编码采用了互补的方式,以利于生化操作的执行.仿真结果表明该算法具有可行性和有效性.
【总页数】3页(P140-142)
【作者】栗青生;杨玉星
【作者单位】安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455002;安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455002
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于粘贴和删除系统求解最小权生成树的DNA算法 [J], 董敏;汤建钢
2.Ménage问题的一种粘贴DNA算法 [J], 杨玉星;王世英
3.最大匹配问题的粘贴DNA算法 [J], 吴雪;宋晨阳;张楠;朱煜;陈志华
4.基于粘贴和删除系统求解旅行商问题的DNA算法 [J], 董敏;汤建钢
5.基于多级分离技术求解命题逻辑推理的粘贴DNA算法 [J], 李红;袁太生;田国瑞
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基于改进的粘贴模型求解图最大独立集的DNA算法

基于改进的粘贴模型求解图最大独立集的DNA算法

基于改进的粘贴模型求解图最大独立集的DNA算法
薛圣伟;王淑栋;赵秉清;马芳芳
【期刊名称】《山东科技大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2008(027)004
【摘要】改进的DNA粘贴模型在解决SAT问题时所需的寡核苷酸片段数量有显著降低,对改进的粘贴模型做了进一步的改进,建立了图最大独立集的一种改进的DNA粘贴模型.首先将图的独立集问题转化为可满足性问题,然后利用本文改进的粘贴模型给出了图的最大独立集的DNA算法.最后通过一个实例给出算法实现并求出了最大独立集.
【总页数】4页(P57-59,98)
【作者】薛圣伟;王淑栋;赵秉清;马芳芳
【作者单位】山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.图的最大团与最大独立集粘贴DNA计算模型 [J], 范月科;强小利;许进
2.基于粘贴模型的图顶点着色问题的DNA算法 [J], 马季兰;杨玉星
3.基于DNA自组装模型解决图的最大独立集问题 [J], 刘静;殷志祥
4.基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题 [J], 王鸣涛;叶春明;马慧民
5.图顶点着色问题的改进粘贴DNA算法 [J], 杨玉星;马季兰
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黏菌算法原理

黏菌算法原理

黏菌算法原理一、引言黏菌算法(Slime Mould Algorithm)是一种仿生算法,灵感来源于自然界中的黏菌。

黏菌是一种原生生物,具有非常出色的寻找最优路径的能力。

黏菌通过自身的细胞活动,在复杂环境中找到最短路径或者最优解。

黏菌算法将这种生物的行为转化为计算机算法,用于解决优化问题。

二、黏菌算法原理黏菌算法基于以下几个基本原理:1. 细胞自动机黏菌体内部的细胞群体通过自我调整和协作来实现目标的达成。

细胞自动机是黏菌算法的基础,它将黏菌的细胞群体作为一个整体来进行建模和仿真。

每个细胞都具有一定的状态,可以进行自主移动、感知环境和相互通信。

细胞间的相互作用和协作是黏菌算法的核心。

2. 信息素和挥发素黏菌通过释放信息素和挥发素来进行信息的交流和传递。

信息素可以吸引其他黏菌的注意,而挥发素则表示路径上物质的浓度。

黏菌通过感知和判断这些化学信号来进行决策。

在黏菌算法中,信息素和挥发素被用来表示解的质量和路径的可行性。

3. 参数调整和优化黏菌具有自适应调整参数和优化路径的能力。

在复杂的环境中,黏菌能够基于环境的变化来调整自身的行为,并选择出最优的路径。

黏菌算法通过模拟黏菌的行为,使用启发式搜索和优化算法,不断地调整参数和改进解的质量。

三、黏菌算法的应用黏菌算法可以应用于多个领域的问题求解,下面介绍几个典型的应用案例:1. 网络路由优化网络路由优化是一个复杂的问题,涉及到大量的网络拓扑、带宽和延时等因素。

黏菌算法可以通过模拟黏菌在网络中探索的过程,寻找到最短路径和最优路由。

通过释放信息素和挥发素,黏菌算法可以动态调整网络路由,提高网络的传输效率和性能。

2. 物流配送路径规划在物流配送过程中,需要考虑到多个因素,如货物数量、仓库位置、交通状况等。

黏菌算法可以模拟黏菌在复杂环境中寻找最短路径的行为,帮助规划物流配送的路径和调整运输策略。

通过不断地优化路径,黏菌算法可以减少物流成本和提高配送效率。

3. 电力系统网络优化电力系统网络优化是一个重要的问题,涉及到电力的传输、配送和消耗。

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V2 = V1 , R = {wi i , Mv i / λ , wi
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Abstract
˖
Shortest directed path problem is finding a directed path with minimum weight in two pointed
vertex of a directed network. It has extensive application in engineering practice. Sticker system and delete system are two kinds of basic models in DNA computing form model.This paper proposed DNA computing model and biochemical procedures of graph shortest directed path problem useing high parallelism of sticker system and delete system. Key words: DNA computing sticker system delete system shortest directed path problem
γ
LM n (γ ) = w ∈ WK ρ (V ) x ⇒ ∗ w, x ∈ A x, y ∈ LR ρ (V ) x⇒ ∗ w
x⇒ y
D
(u, v ) ∈ D (u, v )
y = µ (u , µ ( x, v ))
WK ρ (V )
,
α = xuwvyz
,
DNA
,
x, u , w, v, y , z
γ2
Mv1 w1i1 wi1i2 L wi j n Mv n M Mv1 w1i1 wi1i2 L wi j n Mv n M
γ1
Mv1 w1i1 L Mv ik wik ik +1 L Mv n M
γ1
A1
D
l
DNA 5
vi (i = 1,2, L , n) wij
M
l∈Z+
wij
wij
,
wij =5,
(1College of Information Science and Engineering. Shandong University of Science and Technology. Qingdao 266510; 2 College of Information. Shandong University of Science and Technology. taian 271209)
ρ
w1 , w2 ∈ V ∗
w1
w2 ᅗ ᰃଡ଼ ᯸ ி ඣ Ո Џ ᡅ Ẕ ਜ਼ DŽ ߾˖
x = x1 x 2 x3 ∈ Wρ (V ) y ∈ W ρ (V )

DŽ Ոଡ଼ ᯸ Ẕ ਜ਼ བ ϟ೒ ᠔
x, y
ᰃ ᇍ ࢴ݇ ி DŽࢴ Ўଡ଼᯸ிඣ ѻϣ { }ˈ Ո᪱ ᣄ ݊ Ё ᔧϨҙᔧᇍ ˈ ˈ DŽ ᜬ ߾Ң ߎ থ ඓ ẋ Ϟ Ոϔ ᇍ ໮ ଷ ᪾ ɜ ᥦ ԰ Ϭ ϣ ៤ Ё Ոᅠ ᭈ ঠ ⏂ ߚ ᄤ DŽ ߴ ┨ Ẕ ਜ਼ ᰃ ߴ ┨ ி ඣ ՈЏ ᡅ Ẕ ਜ਼ Ở ẋ ⏝ ‑ ϢỄ ☿ ᪡ ԰ ᡔ ᴃ ѻ ϣ ϔ ࢑ ᪱ ᣄDŽ ߴ ┨ Ẕ ਜ਼ ৃ ᢧ ₎ བ ϟ˖᪂ ᰃ ϔ ᴵ ऩ ⏂ ݊ Ё ᄤ ⏂ ῁ ᰃ ऩ ⏂ ˈ Ϣ঺ ໪ ϔ ᴵ ऩ ⏂ ᴖ Ѹ ݊ Ё ˈ ߚ ߿ ᰃ ऩ ⏂ Ոᜩ Ϣ ඗ ড় Ϣ ඗ ড় ᡬ ঴ DŽϬ ‫ ߛ ݙ‬Ḍ ‼ › এ ᥝ ɳ ࡴ ܹ ऩ ⏂ ੠ ༞ ড় › ᕫ ࠄ ᅠ ᭈ ঠ ⏂ ࡴ ⛁ Ở ẋ ব ᗻ Փ ঠ ⏂ ব ៤ ऩ ⏂ DŽϞ Ẵ Ẕ ਜ਼ ߴ ┨ њ Ё Ոऩ ⏂ ᑣ ߫ DŽ ߴ┨ிඣ ݊Ё ᰃ ᄫ ↡ ᜬ Ё‫ ܗ‬௤ Ў ϝ ‫ ܗ‬ඈ ݊ Ё DŽ ᜬ ߾ ೼ Ϟ ϟ ᭛ Ёߴ ┨ ੄ ᩴ Ў }Ў ߴ ┨ ி ඣ ѻ ϣ Ո ᪱ ᣄ ˈ݊Ё DŽ { ᜬ߾Ңߎথˈ ඓ ẋ Ёߴ ┨ ᢈ ߭ ԰ Ϭ ˈϣ ៤ Ёऩ ⏂ ߚ ᄤ DŽ ᪂ ᰃ ϔ Ͼ ᳝ ৥ ต ච ݊Ё ߚ ߿ ᰃ Ո * ⚍ ▊ ṽ ▊ ੠ ᴗ ▊ DŽ᳔ ‫ ڱ‬᳝ ৥ Ჳ ⒲ L ህ ᰃ ೼ ϔ Ͼ ᳝ ৥ ต ච ЁՈ ϸ Ͼ ᣛ ᅮ * ⚍ П Ⓒ ᡒ ߎ ϔ ᴵ ‫ ݋‬᳝ ᳔ ᇣ ᴗ Ո Ჳ DŽᴀ᭛⍝ ঞ Ո ೒ ῁ ᰃ ᴗ ؐ Ў ਍Ҏ ᦤߎњ∖ᢧ᳔‫ڱ‬᳝৥Ჳ⒲LՈϔ࢑ ਜ਼⊩DŽ ℷᭈ᭄ՈϹḐ᳝৥೒DŽ ᑈ
, .
DNA
.
DNA
DNA Computing Model for Shortest Directed Path Problem Based on Sticker and Delete System
Ma Fangfang1, Wang Shudong1, Li Han2, Xue Shengwei1
V1 = V ∪ W ∪ {M } , M
,
M v1 w1i1 ∈ w W ρ (x ) = x , x ∈ V1 , A1 = , 1 i λ 1 M
λ Mv n M λ Mvi k wik ik +1 vi ∈ V , wi i ∈ W , D = , , v M , λ k k k +1 v ik wik ik +1 M λ n
(u, v )
uα v → uv L(γ ) = ω ∈ T ∗ x⇒ ∗ω , x ∈ A
R
γ
x ⇒∗ w
x
T*
G = (V , E , W )
V , E ,W
G
2004
Zuwairie Ibrahim
[7 ]
DNA
2

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DNA
3

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DNA DNA ,
ᕘ ⒲ L ǃ೒ Ո ᳔ ໻ ಶ ⒲ L ǃ᳔ ໻ ư এ ▊ ⒲ L ǃ೒ ؄ ᄶ ⒲ L ਍ DŽ ᪂ ᰃᄫ ↡ ᜬ ᰃ Ϟ Ո ᇍ ࢴ ݇ ி े ᇍ ᄫ ↡ ᜬ ЁՈ ӏ ᛣ ‫ ܗ‬௤ Ёᄬ ೼ ঺ ϔ Ͼ ‫ ܗ‬௤ ⒵ ᱷ Ϩ() DŽ ߚ߿ᜬ߾Ꮊ঳Ўऩ⏂ে঳Ўঠ⏂Ꮊ঳Ўঠ⏂ ে ঳ Ў ऩ ⏂ ϸ ঳ Ў ऩ ⏂ ЁⒸ Ў ঠ ⏂ Ո ϡ ᅠ ᭈ ঠ ⏂ ߚ ᄤ ᵘ ៤ Ո ▊ ড় DŽҸ ˙ DŽ‫ ܗ‬௤ ࢴЎঠ⏂ᑣ߫៪ߚᄤ݊Ё ˈ Ϣ ⑃ ᑺ ּ ਍ Ϩ⒵ᱷ Ϟ Ո ᇍ ࢴ ݇ ி DŽ ଡ଼ ᯸ Ẕ ਜ਼ ᰃ೼ ϡ ᅠ ᭈ ߚ ᄤ ▊ ড় Ё῵ ᢳ ϣ ĭ ᪡ ԰ ЁՈ Ả ᥹ ᪡ ԰ ϢỄ ☿ ᪡ ԰ ᡔ ᴃ ѻ ϣ ᪱ ᣄ
Ln (γ 1 ) = Mv1 w1i1 L Mvik wik ik +1 L Mv n M vik ∈ V , wik ik +1 ∈ W
{
}
DŽ
}
k k +1 k +1 k + 1ik + 2
ߴ ߴ ┨ ி ඣ Ոᵘ Ụ ᵘỤߴ┨ிඣ
DNA step 1 step 2 step 3
A2 = Ln (γ 1 ) , Ln (γ 2 ) = Mv1 w1i1 wi1i2 L wi j n Mv n M w1i1 , wi1i2 , wi j n ∈ W

෎Ѣଡ଼᯸Ϣߴ┨ிඣ∖ᢧ᳔‫ڱ‬᳝৥Ჳ⒲LՈ ᩥ ਜ਼ ῵ ൟ
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