Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, у...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Datum: | 2017 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2017
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862688959601049600 |
|---|---|
| author | Фефелов, А.А. Литвиненко, В.И. Таиф, М.А. Лурье, И.А. |
| author_facet | Фефелов, А.А. Литвиненко, В.И. Таиф, М.А. Лурье, И.А. |
| citation_txt | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Управляющие системы и машины |
| description | Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, управляемой результатами работы алгоритма оптимизации.
Запропоновано метод реконструкції генних регуляторних мереж, який в поєднанні з алгоритмом оптимізації (еволюційним або імунним) дозволяє підвищити швидкість і точність розв’язання задачі параметричної ідентифікації S-системи. Викладено суть методу послідовної трансформації простору розв’язань, керованої результатами роботи алгоритму оптимізації.
Purpose. The aim of this work is to create an effective method of the optimal parameters of the mathematical model of a gene regulatory network searching based on the ordinary differential equations system represented in the form of S-system. Method. A method is based on the successive transformation of decision space, guided by the results of the separate starting of clonal selection algorithm, hereupon space compresses in the vicinity of the global optimum. Results. A method for reconstructing the gene regulatory networks based on a modified clonal selection algorithm is developed. The method uses time series data of the gene expression profiles for searching interconnections between GRN components. The efficiency of the proposed method is confirmed by the experimental studies. Conclusion. The developed method and the algorithm increase the speed of the convergence of the optimization algorithms, and at the same time improve their accuracy in solving the problem of parametric identification of S-System. The proposed method can be used for modification of the evolutionary algorithms or artificial immune systems. Besides, in our future research we plan to test the method effectiveness on the real biological data.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:10:13Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-131965 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0130-5395 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:10:13Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Фефелов, А.А. Литвиненко, В.И. Таиф, М.А. Лурье, И.А. 2018-04-07T17:48:37Z 2018-04-07T17:48:37Z 2017 Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965 574:004.2 Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, управляемой результатами работы алгоритма оптимизации. Запропоновано метод реконструкції генних регуляторних мереж, який в поєднанні з алгоритмом оптимізації (еволюційним або імунним) дозволяє підвищити швидкість і точність розв’язання задачі параметричної ідентифікації S-системи. Викладено суть методу послідовної трансформації простору розв’язань, керованої результатами роботи алгоритму оптимізації. Purpose. The aim of this work is to create an effective method of the optimal parameters of the mathematical model of a gene regulatory network searching based on the ordinary differential equations system represented in the form of S-system. Method. A method is based on the successive transformation of decision space, guided by the results of the separate starting of clonal selection algorithm, hereupon space compresses in the vicinity of the global optimum. Results. A method for reconstructing the gene regulatory networks based on a modified clonal selection algorithm is developed. The method uses time series data of the gene expression profiles for searching interconnections between GRN components. The efficiency of the proposed method is confirmed by the experimental studies. Conclusion. The developed method and the algorithm increase the speed of the convergence of the optimization algorithms, and at the same time improve their accuracy in solving the problem of parametric identification of S-System. The proposed method can be used for modification of the evolutionary algorithms or artificial immune systems. Besides, in our future research we plan to test the method effectiveness on the real biological data. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Методы и средства обработки данных и знаний Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора Параметрична ідентифікація S-системи з використанням модифікованого алгоритму клонального відбору Parametric Identification of the S-system Using a Modified Clonal Selection Algorithm Article published earlier |
| spellingShingle | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора Фефелов, А.А. Литвиненко, В.И. Таиф, М.А. Лурье, И.А. Методы и средства обработки данных и знаний |
| title | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| title_alt | Параметрична ідентифікація S-системи з використанням модифікованого алгоритму клонального відбору Parametric Identification of the S-system Using a Modified Clonal Selection Algorithm |
| title_full | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| title_fullStr | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| title_full_unstemmed | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| title_short | Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| title_sort | параметрическая идентификация s-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора |
| topic | Методы и средства обработки данных и знаний |
| topic_facet | Методы и средства обработки данных и знаний |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965 |
| work_keys_str_mv | AT fefelovaa parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora AT litvinenkovi parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora AT taifma parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora AT lurʹeia parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora AT fefelovaa parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru AT litvinenkovi parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru AT taifma parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru AT lurʹeia parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru AT fefelovaa parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm AT litvinenkovi parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm AT taifma parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm AT lurʹeia parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm |