24、可寻址反应隔室中的生产与计算及PORGY抽象机探索

可寻址反应隔室中的生产与计算及PORGY抽象机探索

可寻址反应隔室中的生产与计算

在可寻址反应隔室的研究中,我们可以按照特定程序生成整个波纹计数器:

C(clk) + F(clk, bit0) + F(bit0, bit1) + F(bit1, bit2)

这里省略了DNA标签。重要的是,具有复杂内部逻辑的隔室,如触发器 αF(x, y) 或时钟 δC(x) 可以作为通用库提供,而确定特定布线的容器,如 βT (clk, x) 仅包含一条内部和一条与表面相关的DNA链。

近年来,我们对化学和生物复杂性的理解取得了进展,同时可用于可编程生物和化学细胞快速模型原型设计的强大计算形式也不断涌现,这为计算科学开辟了一个新的前沿领域:算法活物质。新的理论工具和算法活物质的实际应用,有望基于“无处不在的可编程性”,即能够在各种环境中对各种规模的各种材料进行编程,引发计算科学的新革命。

PORGY:复杂系统的可视化建模工具

PORGY是一个可视化建模工具,系统通过战略图程序来定义。我们通过抽象机为战略图程序提供了操作语义,该语义指定了有效的转换步骤,为模型与PORGY中的实现之间建立了联系。

1. 简介

PORGY是一个基于端口图重写的可视化、交互式环境,用于复杂系统的规范、模拟和分析。端口图重写系统是图重写系统的一个通用类别,已被用于对各种领域的系统进行建模,如生化系统、交互网络、游戏和分形等。PORGY提供了一

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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