群体优化算法----化学反应优化算法介绍，解决蛋白质-配体对接问题示例

news2024/12/28 19:22:55

介绍

化学反应优化算法（Chemical Reaction Optimization, CRO）是一种新兴的基于自然现象的元启发式算法，受化学反应过程中分子碰撞和反应机制的启发而设计。CRO算法模拟了分子在化学反应过程中通过能量转换和分子间相互作用来寻找稳定结构的过程。以下是对CRO算法的一些关键点的介绍

1.基本概念

1.1 分子
在CRO算法中，解被看作是分子。每个分子具有一个能量状态（对应于优化问题的目标函数值），以及其他属性如位置、速度等。

1.2 能量状态
系统的总能量被分为动能和势能。动能反映了分子的运动趋势，而势能与解的质量直接相关。通过调整动能和势能，CRO算法试图找到问题的全局最优解。

1.3 碰撞操作
CRO算法模拟了不同类型的分子碰撞，这些碰撞操作帮助算法在解空间中进行探索和开发。主要的碰撞操作包括：

单分子碰撞（On-wall Ineffective Collision）：分子与墙壁碰撞，可能改变其速度和方向。
双分子碰撞（Inter-molecular Ineffective Collision）：两个分子相互碰撞，交换动能和势能。
分解（Decomposition）：一个高能量的分子分解为两个或多个低能量分子。
合成（Synthesis）：两个或多个低能量分子合成为一个高能量分子。

2. 算法步骤

1.初始化：生成初始分子群，分配初始动能和势能。
2.碰撞操作选择：根据当前分子的能量状态和预设的概率选择适当的碰撞操作。
3.碰撞操作执行：根据选定的碰撞操作更新分子的状态和能量。
4.能量更新：调整分子的动能和势能，确保系统的总能量守恒。
5.终止条件检查：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。
6.返回最优解：输出优化过程中找到的最优解。

3,优点与应用

3.1 优点
全局搜索能力强：由于CRO算法模拟了多种碰撞操作，能够有效地探索全局解空间，避免陷入局部最优。
灵活性高：CRO算法可以适用于各种优化问题，包括连续优化和离散优化。
并行性强：CRO算法的分子操作具有高度的并行性，可以利用并行计算提高效率。
3.2 应用
CRO算法已经成功应用于多种领域，如：

工程设计优化
生产调度
网络优化
生物信息学
机器学习参数调优

本文代码

我们将在化学反应优化算法（CRO）在生物信息学中应用的示例，用于解决蛋白质-配体对接（Protein-Ligand Docking）问题

核心代码

function CRO_ProteinLigandDocking
% 参数初始化
numMolecules = 50; % 分子数量
maxIterations = 1000; % 最大迭代次数
initialKE = 1.0; % 初始动能
KELossRate = 0.1; % 动能损失率
decayRate = 0.01; % 能量衰减率
perturbationScale = 0.2; % 扰动幅度

% 随机生成初始分子群
molecules = rand(numMolecules, 3) * 10 - 5; % 假设3维空间中的分子，范围[-5, 5]
energies = zeros(numMolecules, 1);
KE = initialKE * ones(numMolecules, 1);

% 计算初始能量
for i = 1:numMolecules
    energies(i) = calcEnergy(molecules(i, :));
end

% 图形化初始化
figure;
subplot(2,1,1);
energyPlot = plot(0, min(energies), '-r');
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Energy');
title('Best Energy vs. Iteration');

subplot(2,1,2);
moleculePlot = plot3(molecules(:,1), molecules(:,2), molecules(:,3), 'bo');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('Molecule Positions');
axis([-5 5 -5 5 -5 5]);
grid on;
hold on;

% 计算能量的函数
function E = calcEnergy(molecule)
    % 复杂的能量计算函数
    % 这里可以假设与分子坐标的平方和正弦函数有关
    E = sum(molecule.^2 + 10 * sin(molecule));
end

% 单分子碰撞操作
function newMolecule = onWallCollision(molecule, perturbationScale)
    perturbation = randn(size(molecule)) * perturbationScale; % 增加扰动幅度
    newMolecule = molecule + perturbation;
end

% 双分子碰撞操作
function [newMolecule1, newMolecule2] = interMolecularCollision(molecule1, molecule2, perturbationScale)
    alpha = rand();
    newMolecule1 = alpha * molecule1 + (1 - alpha) * molecule2 + randn(size(molecule1)) * perturbationScale; % 增加扰动幅度
    newMolecule2 = (1 - alpha) * molecule1 + alpha * molecule2 + randn(size(molecule2)) * perturbationScale; % 增加扰动幅度
end

% 分解操作
function [newMolecule1, newMolecule2] = decomposition(molecule, perturbationScale)
    perturbation = randn(size(molecule)) * perturbationScale; % 增加扰动幅度
    newMolecule1 = molecule + perturbation;
    newMolecule2 = molecule - perturbation;
end

% 合成操作
function newMolecule = synthesis(molecule1, molecule2, perturbationScale)
    newMolecule = (molecule1 + molecule2) / 2 + randn(size(molecule1)) * perturbationScale; % 增加扰动幅度
end

% 主循环
bestEnergies = zeros(maxIterations, 1); % 用于存储每次迭代后的最佳能量值

for iter = 1:maxIterations
    for i = 1:numMolecules
        % 随机选择碰撞操作
        operation = randi(4);
        switch operation
            case 1
                % 单分子碰撞
                newMolecule = onWallCollision(molecules(i, :), perturbationScale);
                newEnergy = calcEnergy(newMolecule);
                if newEnergy < energies(i)
                    molecules(i, :) = newMolecule;
                    energies(i) = newEnergy;
                end
                KE(i) = KE(i) - KELossRate * KE(i);
            case 2
                % 双分子碰撞
                j = randi(numMolecules);
                if j ~= i
                    [newMolecule1, newMolecule2] = interMolecularCollision(molecules(i, :), molecules(j, :), perturbationScale);
                    newEnergy1 = calcEnergy(newMolecule1);
                    newEnergy2 = calcEnergy(newMolecule2);
                    if newEnergy1 < energies(i)
                        molecules(i, :) = newMolecule1;
                        energies(i) = newEnergy1;
                    end
                    if newEnergy2 < energies(j)
                        molecules(j, :) = newMolecule2;
                        energies(j) = newEnergy2;
                    end
                end
                KE(i) = KE(i) - KELossRate * KE(i);
                KE(j) = KE(j) - KELossRate * KE(j);
                KE(i) = KE(i) - KELossRate * KE(i);
            case 4
                % 合成
                j = randi(numMolecules);
                if j ~= i
                    newMolecule = synthesis(molecules(i, :), molecules(j, :), perturbationScale);
                    newEnergy = calcEnergy(newMolecule);
                    if newEnergy < energies(i) && newEnergy < energies(j)
                        molecules(i, :) = newMolecule;
                        energies(i) = newEnergy;
                        energies(j) = newEnergy;
                    end
                end
                KE(i) = KE(i) - KELossRate * KE(i);
                KE(j) = KE(j) - KELossRate * KE(j);
        end
        
        % 能量衰减
        KE(i) = KE(i) * (1 - decayRate);
    end
    
    % 记录当前最优解能量值
    [minEnergy, minIndex] = min(energies);
    bestEnergies(iter) = minEnergy;
    
    % 更新图形
    subplot(2,1,1);
    set(energyPlot, 'XData', 1:iter, 'YData', bestEnergies(1:iter));
    drawnow;
    
    subplot(2,1,2);
    set(moleculePlot, 'XData', molecules(:,1), 'YData', molecules(:,2), 'ZData', molecules(:,3));
    drawnow;
    
    % 输出当前最优解
    fprintf('Iteration %d: Best Energy = %.4f\n', iter, minEnergy);
end

% 输出最终最优解
[minEnergy, minIndex] = min(energies);
bestMolecule = molecules(minIndex, :);
fprintf('Final Best Energy = %.4f\n', minEnergy);

end