申请/专利权人：大连大学

申请日：2021-09-18

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN113792877B

主分类号：G06N3/123

分类号：G06N3/123;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2021.12.31#实质审查的生效;2021.12.14#公开

摘要：本发明提出了一种基于双策略黑蜘蛛算法的DNA存储编码优化方法，首先构造出满足当前约束组合的DNA编码序列集合，并对所述DNA编码序列集合中的序列进行适应度评定，按其结果进行排序；其次引入双策略黑蜘蛛算法对上述集合进行优化，得到优化后的适应度较高的DNA编码序列；再次通过组合约束对优化后的DNA编码序列进行筛选，保留满足组合约束的序列；最后将保留的序列集合并到DNA编码序列集中，输出满足组合约束的最优编码序列集。将优化后的双策略黑蜘蛛算法应用到DNA编码序列集，实现优化序列的目的。优化后的序列集在适应度函数上拥有更好的表现；通过末端约束将优化后的序列集进行筛选，构造具有稳定物理和热力学特性的DNA编码序列集。

主权项：1.基于双策略黑蜘蛛算法的DNA存储编码优化方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤1：初始化DNA编码序列集Pop以及更新DNA编码序列所需的参数，所述更新DNA编码序列所需的参数包括：序列规模nPop、序列维数nvar、变异率pMutation、同类相残率pCannibalism和最大迭代次数MIter；步骤2：以汉明距离作为适应度函数对初始化后的所述DNA编码序列集Pop进行适应度排序，得到当前最优解；步骤3：获取权重选择策略中的参数S；步骤4：在DNA编码序列集Pop更新中判断是否使用随机交换策略，具体为：α＝tanπ×rand-0.52β＝1-CIterMIter3其中，rand是取值为0,1的随机数，CIter为当前迭代次数；MIter为最大迭代次数；若参数α小于参数β，则使用随机交换策略，即当前最优解的某个维度替换DNA编码序列集Pop中的某个维度；反之，则不使用随机交换策略，维持DNA编码序列集Pop中的当前解和最优解值；步骤5：获取权重选择策略中的参数Wa、Wb，通过所述参数Wa、Wb更新DNA编码序列集Pop；所述获取权重选择策略中的参数Wa、Wb的方式为：Wa＝1-CIterMIter1-rand-0.5×SMIter4Wb＝2-2×CIterMIter1-rand-0.5×SMIter5其中，参数S由步骤3产生，初始化为0；如果当前解的适应度小于当前最优解，则参数S除以2；如果当前解的适应度大于当前最优解，则S加1；步骤6：以汉明距离作为适应度函数，获取更新后DNA编码序列集Pop中序列的适应度，然后根据适应度进行排序，保留满足汉明距离约束的序列，并将其放在DNA编码序列集Pop2中；步骤7：根据当前DNA编码序列集Pop中的序列数量和变异率得到应该进行变异的部分数据集，在所述部分数据集中随机交换任意两个维度上的值，将变异后的结果存放在DNA编码序列集Pop3中；步骤8：通过适应度函数筛选出DNA编码序列集Pop2和DNA编码序列集Pop3中不满足组合约束的序列，并将其剔除出去；所述组合约束由汉明距离约束、GC含量、非连续性约束和末端约束组成，其中末端约束方式如下所示： 其中，和分别表示序列S中最后5个中碱基鸟嘌呤G和胞嘧啶C的数量；步骤9：将DNA编码序列集Pop2和DNA编码序列集Pop3存放在DNA编码序列集Pop中；步骤10：判断当前DNA编码序列集Pop更新次数是否达到最大迭代次数，如果是则输出DNA编码序列集Pop，否则转到步骤2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连大学 基于双策略黑蜘蛛算法的DNA存储编码优化方法

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