Técnicas de controle da diversidade de populações em algoritmos genéticos para determinação de estruturas de proteínas

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Ó, Vinicius Tragante do
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmos Genéticos; Auto-Organização; Estutura de Proteínas; Genetic Algorithms; Hipermutação; Hypermutation; Imigrantes Aletórios; Protein Structure Prediction; Random Immigrants; Self-Organization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02042009-070400/

Recentemente, pesquisadores têm proposto o uso de Algoritmos Genéticos (AGs) para a determinação da estrutura tridimensional de proteínas. No entanto, este é um problema difícil para um AG tradicional, pois na maioria das vezes ocorre a convergência prematura das soluções para ótimos locais. Isto ocorre porque o uso de mecanismos de seleção no AG acarreta uma perda da diversidade das soluções. Assim, neste trabalho, são investigadas estratégias para controlar a diversidade da população do AG e evitar que a solução fique rapidamente presa em ótimos locais. São empregadas bases de dados de ângulos de torção para a cadeia principal, cadeia lateral e técnicas de controle de diversidade em AGs conhecidas como Hipermutação e Imigrantes Aleatórios. Além disso, um novo algoritmo baseado no AG com Imigrantes Aleatórios Auto-Organizáveis é proposto. Os resultados mostram que estas variações são efetivas no objetivo de não manter o conjunto de soluções preso a uma região apenas, além de melhorar o desempenho para o problema de determinação de estruturas terciárias de proteínas.