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系统生物学关注于对生化反应网络进行定量的数学建模和计算机仿真,这是理解生化网络的拓扑结构和动态行为的主要手段.Gillespie的随机仿真算法(SSA)是仿真均匀生化反应系统的一种标准的算法,而SSA算法最大的问题在于计算代价过高.基于并行思想提出一种基于多agent系统实现的分布式随机仿真算法(DSSA),利用分布式计算来提高SSA算法的计算性能,为建模与仿真大规模生化反应系统提供了一种有效的方式.实验显示DSSA算法在时间性能上带来显著的提升. 相似文献
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基于碳同位素标记实验的代谢通量分析(13C MFA)是代谢工程中的重要方法,它可以对微生物中心代谢网络中的所有代谢通量进行精确量化分析.13C MFA通过逐步拟合同位素标记状态测量数据对胞内的代谢通量进行估计,这对应于一个测量结果和计算结果之间误差平方和极小化的优化问题,该优化问题具有非线性、带有众多约束条件和存在多个局部极小点等特点,如何高效地求解是13C MFA中的难点,也是实现通量精确估计的关键.论文在对目标问题解空间的特性分析基础上,将空间知识引入到搜索过程中,针对通量估计问题提出了一个进化优化算法.实验结果和分析表明,该算法较普通进化算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力. 相似文献
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