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Two stage optimization of biochemical pathways using parallel runs of global stochastic optimization methods

机译:使用全局随机优化方法的并行运行进行生化途径的两阶段优化

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摘要

A disadvantage of global stochastic optimization methods is the stochastic convergence of the best value of the objective function to the global optimum. In spite those methods are widely used optimizing kinetic models of biochemical pathways. Moreover, the growing number of adjustable parameters in the model leads to combinatorial explosion of combinations of adjustable parameters if the best combination per number of adjustable parameters in the combination has to be found.
机译:全局随机优化方法的缺点是目标函数的最佳值与全局最优值之间的随机收敛。尽管这些方法被广泛用于优化生化途径的动力学模型。此外,如果必须找到组合中每可调参数数量的最佳组合,则模型中可调参数数量的增加会导致组合可调参数组合的爆炸性增长。

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