hrvatski

Modeliranje genske regulacijske mreže pomoću hibridnog koevolucijskog algoritma

Modeliranje genskih regulacijskih mreža trenutno je aktivno podruˇcje istraživanja iz sustavne biologije. Napredak na tom podruˇcju omogu´cuje bolje razumijevanje stani ˇcnih procesa i njihovu kontrolu. Algoritmi evolucijskog raˇcunanja primjenjuju se za pronalaženje optimalnih parametara modela. U radu je dana usporedba ˇcetiri algoritma: DE, GA, PSO te Hibridni Hook-Jeeves GA uz korištenje linearnog vremenski promjenjivog modela. Zbog porasta broja parametara kod mreža s ve´cim brojem gena primijenjena je suradniˇcka koevolucija uz dvije vrste podjele problema. Nakon odabira parametara za svaki od algoritama, ispitivanja su vršena nad dva umjetno generirana i jednim stvarnim podatkovnim skupom. Primjena koevolucije pokazala se uspješnom kod svih algoritama osim kod PSO. U radu su opisani korišteni algoritmi i modeli, dan je kra´ci pregled koevolucijskih algoritama te je opisano implementirano EvoGRN programsko okruženje.

genske regulacijske mreže; hibridni genetski algoritam; suradniˇcka koevolucija; linearan vremenski promjenjiv model; S-sustavi

nije evidentirano