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Algoritmo híbrido multi-objetivo para predição de estrutura terciária de proteínas / Multi-objective approach to protein tertiary structure predictionFaccioli, Rodrigo Antonio 12 April 2007 (has links)
Muitos problemas de otimização multi-objetivo utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Muitos desses algoritmos empregam as fronteiras de Pareto como estratégia para obter tais soluções. Entretando, conforme relatado na literatura, há a limitação da fronteira para problemas com até três objetivos, podendo tornar seu emprego insatisfatório para os problemas com quatro ou mais objetivos. Além disso, as propostas apresentadas muitas vezes eliminam o emprego dos algoritmos evolutivos, os quais utilizam tais fronteiras. Entretanto, as características dos algoritmos evolutivos os qualificam para ser empregados em problemas de otimização, como já vem sendo difundido pela literatura, evitando eliminá-lo por causa da limitação das fronteiras de Pareto. Assim sendo, neste trabalho se buscou eliminar as fronteiras de Pareto e para isso utilizou a lógica Fuzzy, mantendo-se assim o emprego dos algoritmos evolutivos. O problema escolhido para investigar essa substituição foi o problema de predição de estrutura terciária de proteínas, pois além de se encontrar em aberto é de suma relevância para a área de bioinformática. / Several multi-objective optimization problems utilize evolutionary algorithms to find the best solution. Some of these algoritms make use of the Pareto front as a strategy to find these solutions. However, according to the literature, the Pareto front limitation for problems with up to three objectives can make its employment unsatisfactory in problems with four or more objectives. Moreover, many authors, in most cases, propose to remove the evolutionay algorithms because of Pareto front limitation. Nevertheless, characteristics of evolutionay algorithms qualify them to be employed in optimization problems, as it has being spread out by literature, preventing to eliminate it because the Pareto front elimination. Thus being, this work investigated to remove the Pareto front and for this utilized the Fuzzy logic, remaining itself thus the employ of evolutionary algorithms. The choice problem to investigate this remove was the protein tertiary structure prediction, because it is a open problem and extremely relevance to bioinformatic area.
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Algoritmo híbrido multi-objetivo para predição de estrutura terciária de proteínas / Multi-objective approach to protein tertiary structure predictionRodrigo Antonio Faccioli 12 April 2007 (has links)
Muitos problemas de otimização multi-objetivo utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Muitos desses algoritmos empregam as fronteiras de Pareto como estratégia para obter tais soluções. Entretando, conforme relatado na literatura, há a limitação da fronteira para problemas com até três objetivos, podendo tornar seu emprego insatisfatório para os problemas com quatro ou mais objetivos. Além disso, as propostas apresentadas muitas vezes eliminam o emprego dos algoritmos evolutivos, os quais utilizam tais fronteiras. Entretanto, as características dos algoritmos evolutivos os qualificam para ser empregados em problemas de otimização, como já vem sendo difundido pela literatura, evitando eliminá-lo por causa da limitação das fronteiras de Pareto. Assim sendo, neste trabalho se buscou eliminar as fronteiras de Pareto e para isso utilizou a lógica Fuzzy, mantendo-se assim o emprego dos algoritmos evolutivos. O problema escolhido para investigar essa substituição foi o problema de predição de estrutura terciária de proteínas, pois além de se encontrar em aberto é de suma relevância para a área de bioinformática. / Several multi-objective optimization problems utilize evolutionary algorithms to find the best solution. Some of these algoritms make use of the Pareto front as a strategy to find these solutions. However, according to the literature, the Pareto front limitation for problems with up to three objectives can make its employment unsatisfactory in problems with four or more objectives. Moreover, many authors, in most cases, propose to remove the evolutionay algorithms because of Pareto front limitation. Nevertheless, characteristics of evolutionay algorithms qualify them to be employed in optimization problems, as it has being spread out by literature, preventing to eliminate it because the Pareto front elimination. Thus being, this work investigated to remove the Pareto front and for this utilized the Fuzzy logic, remaining itself thus the employ of evolutionary algorithms. The choice problem to investigate this remove was the protein tertiary structure prediction, because it is a open problem and extremely relevance to bioinformatic area.
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Framework multiobjetivo de ranqueamento e comparação de algoritmos de predição de estrutura terciária de proteínas / Multiobjective framework for ranking and comparion of tertiary protein structure prediction algorithmsMarciano, Michelle Duarte 05 December 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-12-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Determining the tertiary structure of a protein is very important, once that this is the
structure that allow us to know the function of a protein on living beings. There are many
algorithms that intend to do this prediction, but none of them does it with one hundred
percent of accuracy, being a case of NP-complete problem. Even sill not being able to predict
the tertiary structure of proteins with total precision, these algorithms are already used in
areas such as pharmacology and are extremely important. This project presents a multiobjective framework for the classification and ranking of these algorithms, thus allowing a
comparison among them. The goal is to help improving researches in the area, either in
individual algorithms or groups of research in the bioinformatics field. / A determinação da estrutura tridimensional de uma proteína é muito importante, uma vez que
esta estrutura é que fornece a função de uma proteína no corpo de seres vivos. Existem
muitos algoritmos que buscam fazer essa predição, mas nenhum deles faz isso com cem por
cento de eficiência, tratando-se de um problema NP-completo. Mesmo ainda não sendo
capazes de predizer com total precisão a estrutura terciária das proteínas, tais algoritmos já
são aproveitados em áreas como a farmacologia e são de grande importãncia. Este projeto
apresenta um framework multi-objetivo para classificação e ranqueamento desses algoritmos,
permitindo assim uma comparação entre eles. O objetivo é ajudar a melhorar as pesquisas na
área, seja em algoritmos isolados ou grupos de pesquisa da área de bioinformática.
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