Algoritmo evolutivo híbrido para optimización geométrica molecular

• Autores: Ericka García Blanquel, Claudia García Blanquel, René Luna-García
• Localización: Computación y Sistemas (CyS), ISSN 1405-5546, ISSN-e 2007-9737, Vol. 23, Nº. 2, 2019, págs. 569-582
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Hybrid Evolutionary Algorithm for Molecular Geometric Optimization
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    Resumen: En este trabajo se desarrolla un algoritmo híbrido para el problema de optimización geométrica molecular el cual está clasificado como NP-completo. La propuesta se basa en combinar un algoritmo evolutivo con un algoritmo de agrupamiento para equilibrar la exploración y la explotación del espacio de búsqueda. Este algoritmo trabaja con la estructura secundaria de una molécula de proteína, utilizando como componentes principales a los ángulos diedros φ(phi) y ψ(psi) de la cadena principal, ya que de ellos depende directamente la energía del sistema. Estos ángulos se describen en una gráfica de Ramachandran y la búsqueda local trabaja sobre las regiones de valores permitidos para φ y ψ de esta gráfica, de tal manera que la búsqueda es dirigida hacia las conformaciones de menor energía.

  • English

    Abstract: In this work a hybrid algorithm is developed to solve a geometric optimization problem which is classified as NP-complete problem. The proposal effectively combines an evolutionary algorithm with a clustering algorithm to balance the exploration and exploitation of the search space. This algorithm works with the secondary structure of the molecule using the backbone dihedral angles φ(phi) and ψ(psi) as the main components because de energy depend directly of them, the angles φ and ψ are described in a Ramachandran map and the local search is guided towards the conformations of the lowest energy.