Publicação: Comparação do algoritmo de colônia de formiga e algoritmo evolutivo aplicado ao problema de predição de estruturas de proteínas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Métodos de otimização são amplamente usados em diversas áreas científicas para encontrar soluções de problemas complexos, classificados como problemas não polinomiais (NP). Os métodos de otimização estudados neste trabalho são o Algoritmo Evolutivo (AE) e a Otimização por Colônia de Formiga (ACO – Ant Colony Optimization). Esses algoritmos são bioinspirados, isto é, se baseiam em processos que ocorrem na natureza. Ambos os métodos , AE e o ACO, são aplicados para encontrar um conjunto de soluções para o problema de predição de proteínas (PSP – Protein Structure Problem), caracterizado como um problema NP por sua alta complexidade. O problema PSP trata-se da busca de estruturas tridimensionais de proteínas, cujas estruturas estão diretamente relacionadas à funcionalidade das mesmas, justificando a grande importância dessa área de pesquisa.
Conhecendo-se as funções de uma proteína, pode-se aplicá-las na obtenção e no estudo
de novas soluções para doenças graves. Portanto, este trabalho tem como objetivo uma
comparação entre esses dois métodos aplicados ao PSP. Os resultados foram comparados
entre si, tanto do ponto de vista computacional quanto bioquímico. O ACO obteve um
resultado melhor que o AE para algumas proteínas testadas.
Abstract
Palavras-chave
Otimização, Algoritmo Evolutivo, Otimização por Colônia de Formigas, Predição de Estrutura de Proteína
Citação
Dias, Júlia Manfrin. Comparação do algoritmo de colônia de formiga e algoritmo evolutivo aplicado ao problema de predição de estruturas de proteínas. 2016. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016.