55、基于多智能体进化的蚁群优化算法检测蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的功能模块

基于多智能体进化的蚁群优化算法检测蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的功能模块

1. 引言

分析蛋白质数据中的潜在关系对于研究人类疾病的发病机制以及发现新的治疗干预措施具有重要意义。蛋白质 - 蛋白质相互作用为我们系统分析大型生物系统的结构提供了机会，有助于我们理解基本原理。细胞功能和生化事件是由蛋白质在功能模块中相互作用协同完成的，因此，识别蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络中的功能模块对于理解这些生物网络的结构和功能至关重要。然而，实验方法在检测功能模块方面尚不成熟，所以计算方法的研究成为计算生物学中一个重要且具有挑战性的问题。

2. 蚁群优化与多智能体进化

ACO 和 MAE 是基于种群的搜索算法，通过维护一组个体作为候选解来解决实际问题，并且都可以与其他方法结合以提高搜索性能。
- 蚁群优化（ACO） ：受蚂蚁寻找食物行为的启发，蚂蚁通过信息素信息找到从巢穴到食物源的最短路径。信息素沉积越多的路径，蚂蚁选择该路径的概率越大。ACO 算法模仿这种行为，让人工蚂蚁在表示问题的图中搜索。该算法在数据挖掘、机器学习、生物信息学和多目标优化等多个领域的优化问题中常能取得满意的结果。
- 多智能体进化（MAE） ：多智能体系统可视为一个进化系统，每个智能体基于种群生态系统进行进化。智能体是能够在环境中生存和行动的虚拟实体，具有问题知识和目标，并能与环境和其他智能体进行通信、反应和合作。多智能体进化系统通常包含以下规则：
1. 每个智能体具有初始能量。
2. 每个智能体只能感知和作用于其有限的局部环境（邻域）。
3. 智能体之间存在竞争，能量较低的智能体