9、迈向经济高效的生物启发式优化：GPU 架构的前瞻性研究

迈向经济高效的生物启发式优化：GPU 架构的前瞻性研究

在当今科技领域，计算机性能的提升对于解决复杂问题至关重要。特别是在生物信息学和优化算法等领域，如何更高效地处理数据和执行算法成为了研究的热点。本文围绕两个重要方面展开探讨，一是基于基因本体（GO）的语义相似度度量在预测酵母蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）中的应用，二是在 NVIDIA GPU 上实现规范遗传算法（GA）的并行化，以探索其在解决优化问题上的潜力。

基于 GO 的语义相似度度量在 PPI 预测中的应用

在蛋白质 - 蛋白质相互作用预测方面，研究人员探索了基于 GO 的语义相似度度量的实用性。从 75 种不同的语义相似度度量中，通过基于角度调制差分进化（AMDE）的特征选择方法，结合支持向量机（SVM）分类器作为包装器，挑选出了一组 9 种度量。
- 特征集性能评估 ：通过选择性、敏感性、准确性和 ROC 分析来展示所选特征集的性能。研究发现，SVM 的径向基函数（RBF）核通常比线性和多项式核表现更好。
- 未来研究方向 ：未来可以研究其他特征选择方法的性能，并与基于 AMDE 的方法进行比较，同时还需衡量预测的 PPI 的生物学相关性。

遗传算法（GA）概述

遗传算法是一种受生物遗传学和自然进化原理启发的自适应鲁棒方法，广泛应用于搜索、优化和学习问题。其基本原理由 Holland 在 1975 年严格确立，规范 GA 的步骤如下：

算法 1. 规范遗传算法
1. 初始化种群
2. 评估个体的适应度
3.