基于自适应遗传退火的简约树启发搜索策略

摘要

系统发生树的构建是生物信息学研究的热点之一,也是一个NP完全问题。针对标准遗传算法存在的早熟和收敛速度慢的缺点,提出了一种自适应遗传算法与模拟退火算法相结合的启发示算法来确定最大简约树的拓扑结构。该算法中交叉概率和变异概率根据群体的多样性自适应调整,同时,将退火算子引入到自适应遗传算法中,通过退火算子进一步保证个体多样性。数值计算结果表明,改进算法的准确性和运算效率都有较大提高。