基于OpenMP的遺傳退火算法的并行化.pdf

1、在生物學領域根據氨基酸序列預測蛋白質結構是一個復雜而具有挑戰(zhàn)性的問題。遺傳退火算法是結合遺傳算法和退火算法的優(yōu)點而形成的一種新算法。它克服了遺傳算法早熟早收斂、局部尋優(yōu)能力差的缺點,同時也提高了模擬退火算法效率不高的問題。遺傳退火算法(GAA)是被應用在AB非格點模型上的蛋白質結構預測(PSP)的最具代表性的算法之一,但是遺傳退火算法需要大規(guī)模和很長時間的計算。因此,尋找一些方法減少有關蛋白質結構預測問題的計算時間和計算規(guī)模成了一項急迫

2、的任務。
　　 多核處理器的出現,逐漸成熟的并行語言和可以直接運行在雙核處理器電腦上的現存算法,這些為基于共享內存的編程提供了一個良好的先決條件。OpenMP是基于共享內存編程的工業(yè)標準,它具有許多優(yōu)點,如簡單性,可移植性和較好的可擴展性。因此,大多數用戶喜歡使用OpenMP來提高算法的計算效率。
　　 本文提出了一種并行的模擬退火算法(GAA),此算法的目的是為提高蛋白質結構預測問題的計算速度。并行遺傳退火算法使用了粗