Генетические алгоритмы в биоинформатике

• Published in: Компьютерная математика
• Date: 2019
• Main Authors: Гупал, А.М., Гупал, Н.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
• Subjects: Математические модели в биологии и медицине
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161939
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Генетические алгоритмы в биоинформатике / А.М. Гупал, Н.А. Гупал // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 100-108. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

В генетических алгоритмах в качестве начальной популяции использованы таблицы полярности на основе трех типов информации, и таким образом построены оптимальные варианты несимметричных кодов, а также кодов, имеющих примерно такие же характеристики, как у стандартного кода. Проведено порівняння стандартного генетичного коду з генетичними кодами, що випадково згенерували, а також з оптимальними кодами, отриманими за допомогою генетичного алгоритму. У генетичних алгоритмах як «організми» популяції використовувалися таблиці полярності на основі трьох типів інформації, і таким чином вдалося побудувати оптимальні варіанти несиметричних кодів, а також коди, що мають приблизно такі ж характеристики як у стандартного коду. The standard genetic code is compared with randomly generated genetic codes and with the optimal codes obtained by genetic algorithm. In genetic algorithms, polarity tables are used as the "organisms" of a population based on three types of information, and, thus, the optimal variants of asymmetric codes are constructed, as well as the codes with approximately the same characteristics as a standard code.