基于多目标蚁群优化算法的基因位点挖掘方法

摘要

一种基于多目标蚁群优化算法的基因位点挖掘方法，以蚁群算法为基础设计封装式的特征选择算法，即每次迭代中，一个人工蚂蚁选择一个SNPs特征子集，一个特征子集及对应的复杂性状状态用来构建多目标模型；分别使用逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯网络模型对所选择的SNPs特征子集及对应的性状状态进行建模，然后运用AIC和K2作为对应模型的评价准则，将分值视为多目标函数的解；采用非支配排序法，将第二步中多目标函数所有的解筛选为非支配解和支配解，根据解的优劣程度进行信息素矩阵τ的迭代，迭代完成后得到一个经过特征选择算法选择的SNPs位点子集。在SNPs位点子集中用卡方检验进行穷尽型假设检验，最终根据用户设定的P值筛选得出与复杂性状相关的SNPs位点。