进化算法及其在生物信息中的应用.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO进化算法的定义和原理进化算法的种类和特点进化算法的应用领域PARTTHREE生物信息学的定义和任务生物信息学的研究内容和方法生物信息学的发展和应用PARTFOUR基因序列比对和进化分析蛋白质结构预测和功能分析基因组组装和变异检测药物设计和优化PARTFIVE当前面临的主要挑战未来发展方向和前景跨学科合作的重要性PARTSIX研究背景和意义研究方法和实现过程结果和讨论结论和展望PARTSEVEN总结本文的主要工作和成果对未来研究方向的展望和建议THANKYOU
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进化算法及其在数值计算中的应用数学规划:在一些等式或不等式约束条件下,求一个目标函数的极大(或极小)的优化模型称为数学规划。根据有、无约束条件可以分为约束数学规划和无约束数学规划;根据目标函数和约束函数是否为线性函数,分为线性规划和非线性规划;根据问题中是否只有一个目标函数,分为单目标规划和多目标规划。很多非常重要的问题是线性的(或者用线性函数能够很好地近似表示),因此线性规划的研究具有重要意义。与非线性规划相比,线性规划的研究更加成熟。在数学规划中,把满足所有约束条件的点称为可行点(或可行解),所有可行
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