15、基因树与物种树的调和问题研究

基因树与物种树的调和问题研究

1. 引言

在生物进化研究中,基因树和物种树的调和问题一直是一个重要的研究方向。计算最优物种树在特定限制下的复杂度是研究的重点之一。已有研究表明,在基因树中标签(基因拷贝)出现次数无界的情况下,基于基因树重建物种树的问题是NP难的。为了解决这一问题,本文提出了基于范例分析的新方法,并对相关问题的复杂度进行了深入研究。

2. 基因树与物种树的基本概念
  • 树的类型 :本文主要关注进化树,包括物种树和基因树。除非特别说明,所有树均为二叉树且有根。树的叶子节点有标签,内部节点无标签。
  • 物种树 :物种树的叶子节点标签唯一,即没有两个叶子节点具有相同的标签。对于物种树S的节点x,其簇C(x)定义为x的所有叶子后代节点标签的集合。
  • 基因树 :基因树的两个叶子节点可能具有相同的标签,因此对于基因树G的内部节点g,其后代叶子节点的标签构成一个多重集。同样,基因树节点g的簇C(g)定义为g的所有叶子后代节点标签的集合。
  • LCA映射 :给定基因树G和物种树S的对(G, S),lca映射是一个函数,它将G的每个节点g映射到S的节点s,使得C(s)是包含C(g)的S的最小簇。
  • 复制距离 :当G的节点g及其一个或两个子节点通过lca映射到S的同一节点x时,称在g处发生了一次复制。lca映射引起的复制次数称为基因树G到物种树S的复制距离,记为d(G, S)。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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