Построение оптимальной иммунносетевой модели на основе модифицированного алгоритма роя частиц

Аннотация

Разработка информационных технологий на основе биоинспирированных интеллектуальных
методов, например подхода искусственных иммунных систем, для компьютерного молекуляр-
ного дизайна новых лекарственных препаратов и прогнозирования зависимости "структура-
свойство/активность"(QSAR) химических соединений является актуальной проблемой. Ста-
тья посвящена решению задачи QSAR по построению иммунносетевой модели на основе вы-
бора оптимального набора дескрипторов для облегчения процесса отбора новых химических
соединений в кандидаты лекарственных препаратов с заданными свойствами. В соответствии
с концепцией мультиалгоритмического подхода разработка оптимальной иммунносетевой мо-
дели и выделение информативных дескрипторов осуществляется на основе алгоритмов роя
частиц. В данной работе описано сравнение классического алгоритма роя частиц (PSO) и
модифицированного алгоритма роя частиц с весом инерции (IWPSO) для отбора информа-
тивных дескрипторов на примере лекарственных соединений сульфаниламидной группы с
различной фармакологической активностью. Проанализирован выбор параметров (фитнес-
функций, размер популяций, количество итераций и др.), определяющих эффективность ра-
боты предложенных алгоритмов для построения оптимального набора дескрипторов. Приве-
дены результаты моделирования зависимости значений фитнес-функций от количества ите-
раций в программных продуктах WEKA и Yarpiz (PSO).