Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 68 trang
Dung lượng: 772 KB

Giới thiệu nội dung

Lựa Chọn Tag SNP Dựa Vào Phương Pháp Tối Ưu Đàn Kiến


Tác giả:

Vũ Đức Anh


Lĩnh vực:

Khoa học máy tính


Nội dung tài liệu:

Luận văn Thạc sĩ Khoa học này tập trung nghiên cứu về bài toán lựa chọn tag SNP (tag SNP selection), một vấn đề quan trọng trong nghiên cứu liên kết giữa gen và bệnh ở người. Bài toán này thuộc lớp NP-khó, là một bài toán tối ưu tổ hợp. Luận văn đề xuất và trình bày phương pháp giải quyết bài toán này bằng cách áp dụng thuật toán tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony Optimization – ACO). ACO là một phương pháp metaheuristic mô phỏng hành vi tìm đường của đàn kiến, kết hợp thông tin kinh nghiệm và học tăng cường qua vết mùi để tìm ra lời giải gần đúng cho các bài toán tối ưu tổ hợp. Luận văn đi sâu vào phân tích các khía cạnh của bài toán lựa chọn tag SNP, thuật toán ACO và đề xuất thuật toán MACA để giải quyết bài toán này, đồng thời thực hiện chương trình minh họa với bộ dữ liệu cụ thể.


Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
  • Danh mục các bảng
  • Danh mục các hình
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về tối ưu đàn kiến và bài toán lựa chọn tag SNP

    • 1.1. Tìm hiểu về SNP

      • 1.1.1. SNP (Single Nucleotide Polymorphisms)
      • 1.1.2. Phương pháp xác định SNP
      • 1.1.3. Tính chất của SNP
      • 1.1.4. Ứng dụng và triển vọng của nghiên cứu SNP
    • 1.2. Bài toán lựa chọn Tag SNPs và các cách tiếp cận hiện nay
    • 1.3. Tổng quan về tối ưu đàn kiến
    • 1.4. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn
    • 1.5. Bố cục của luận văn
  • Chương 2: Một số vấn đề trong lựa chọn tag SNP bằng phương pháp tối ưu đàn kiến

    • 2.1. Tìm hiểu về bài toán tối ưu tổ hợp tổng quát
    • 2.2. Tối ưu đàn kiến

      • 2.2.1. Từ kiến tự nhiên đến kiến nhân tạo
      • 2.2.2. Phương pháp ACO cho bài toán TUTH tổng quát
      • 2.2.3. Đánh giá ảnh hưởng của các tham số trong thuật toán ACO
    • 2.3. Bài toán lựa chọn tag SNPs
    • 2.4. Phương pháp giải bài toán lựa chọn SNPs bằng thuật toán tối ưu hóa đàn kiến – Thuật toán MACA

      • 2.4.1. Thuật toán đàn kiến
      • 2.4.2. Kiến quyết định và cập nhật mùi
      • 2.4.3. Hiệu chỉnh quy tắc cập nhật mùi – áp dụng quy tắc SMMAS
      • 2.4.4. Heuristic
      • 2.4.5. Thuật giải MACA
  • Chương 3: Chương trình thực nghiệm và đánh giá kết quả

    • 3.1. Mô tả thực nghiệm
    • 3.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
  • Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo
  • Tài liệu tham khảo
  • Phụ lục