40、图论与蛋白质同源性预测的算法研究

图论与蛋白质同源性预测的算法研究

1. 最大团枚举问题实验分析

1.1 不同算法在生物图上的运行时间

在75个生物图的测试平台上，对基本回溯法、智能回溯法、参数化MC、带ES的智能回溯法以及带ES的参数化MC等多种方法进行了测试。测试环境为Debian 3.1 Linux操作系统，使用主频3.20 GHz的Intel Xeon处理器和4 GB主内存的专用机器。运行时间包括所有预处理时间以及找到最大团大小的时间（若适用）。运行超过24小时则视为未解决，用86400秒表示。
| 算法 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 基本回溯法 | 基础的搜索算法，可能在复杂图上运行较慢 |
| 智能回溯法 | 相比基本回溯法有一定优化 |
| 参数化MC | 引入参数进行优化 |
| 带ES的智能回溯法 | 在智能回溯法基础上结合ES优化 |
| 带ES的智能回溯法 | 在参数化MC基础上结合ES优化 |

1.2 预处理对图大小的缩减

从测试平台中选取了5个有代表性的图，展示了预处理后图的顶点数量变化。预处理方式包括颜色预处理、MCF、MCC预处理和ES预处理等。

graph LR
    A[原始图] --> B[颜色预处理]
    A --> C[MCF]
    A --> D[MCC预处理]
    A --> E[ES预处理]

2. 与随机图的对比

测试和设计算法围绕随机图可能是徒劳的，因为从实际关系中导出