1、“.....但回溯过程不是必须的。双序列比对过程假设对于给定的两条序列，其中条序列字符串表示为，另的协同并行方案，对应用程序性能与系统性能有显著的提升效果。夏飞利用器件结合通用处理器实现了算法加速器，并且设计了细粒度并行算法，成功解决了逻辑单元和存储资源在进行长序列比对时资源受限问题。另方面，已经衍生了很多优化算法做近似比对，比如遗传算法，模拟退火算基于蚁群算法的双序列比对及其实现论文原稿最早是应用在问题上，取得了很好的效果，又来又与多种优化算法相结合，开始得到了廣泛应用。用蚁群算法求解序列比对问题是在该领域的种尝试，在利用蚁群算法求解问题的基础上，将其算法思想用于求解序列比对问题上......”。

2、“.....求解出条分值最大且路径最短的问器，并且设计了细粒度并行算法，成功解决了逻辑单元和存储资源在进行长序列比对时资源受限问题。另方面，已经衍生了很多优化算法做近似比对，比如遗传算法，模拟退火算法等现代智能算法，它们不能保证每次都能找到最优解，但是采用这些算法收敛速度快，效率高。本文详细分析了蚁群算法求解旅行定的两条序列，其中条序列字符串表示为，另条序列字符串表示为，两条序列中各元素和分别表示种碱基，。对于这两条序列的比对过程分种编辑操作替代删除与插入，序列比对可以通过这种编辑操作得到最大的相似性，即最优比对结果。对于此种方法的不足......”。

3、“.....比较它们的行走路径和得分，与历史局部最优解比较，更新当前局部最优解，并保存这轮的最高分及其对应的路径，然后更新全局最优解，同时更新信息素矩阵。步骤判断当前迭代次数是否达到预先设定的次数，或者是，全局最优解连续次未更新，如果条件满足，则算法结束，否则，并行加速多生物序列比对小型微型计算机系统，夏飞生物序列分析算法硬件加速器关键技术研究国防科学技术大学，李方洁基于智能算法的序列比对研究山东师范大学，李娟生物序列相似性搜索算法研究与实现华南理工大学，。步骤移动步之后，判断蚂蚁是否走到边界。蚂蚁如果走到最右边，则之后的群算法求解双序列比对问题是可实现的，可以看到......”。

4、“.....还是具有定的随机性，并且随着迭代的次数的增加，算法开始收敛直到最优结果，至于最优结果的最终表达取决于字符匹配过程中对规则的设定。结束语文中对比了问题和双序列比对问题，并且成功将蚁群算法实现应用的适用性。在进行长序列比对时，可以看到蚁群算法并不能保证求得最优解，这是因为，随着序列的增长，蚂蚁在前期搜索过程中如果偏离了最优路线，导致后期搜索很难收敛，甚至远离最优解。由此可以看出，长序列不如短序列的比对效果好。在进行不同长度序列比对时，蚁群算法仍具有很好的收敛性，并尽可能的息素的更新起到了定的作用，对蚂蚁行走的路线不断优化。然后再进行重复实验次......”。

5、“.....以及程序运行十次的累计耗时。其中编号的双序列基因序列号分别是和编号的双序列基因序列号分别是和编号的双序列基于蚁群算法的双序列比对及其实现论文原稿移动方向只能选择向下如果走到最下边，则之后的移动方向只能选择向右，因此，考虑到此种边缘情况，下次迭代时，步骤就不再需要计算概率。步骤当蚂蚁移动到了分值矩阵的右下角，设定其结束标志位，结束当前轮的搜索，同时记录蚂蚁的行走路线。基于蚁群算法的双序列比对及其实现论文原稿。得双序列比对结果更加精确。参考文献万文生物序列分析算法的异构并行优化关键技术研究国防科学技术大学，杨春燕，钟诚和协雙序列比对，采用编译器，运行环境......”。

6、“.....蚁群规模，信息素重要，字符匹配重要程度，空位数目重要程度，转移概率设定值，信息素挥发程度，信息素增加强度系数，信息素增量转化参数，序列比对之中，对于更新公式的替换，在很多参考文献中称之为改进的蚁群算法，在这方面还可以有很多值得研究的地方，而对于蚁群算法的参数寻优却仍是个很有意义的研究方向，另外针对蚁群算法易陷入局部最优结果的弊端，此处也可以利用其它的算法来优化。如果对这几个方面有更大的改进，蚁群算法应该会使得最优解。在进行低相似度序列比对时，蚁群算法寻得路径也可能会导致并不是最优解，这是因为，在搜索时，如果蚂蚁尽可能的保证最优解而逐渐远离实际的最优解......”。

7、“.....却增加了蚂蚁搜索的随机性，使得这影响更为明显，搜索不到最优解的可能性也会越大。由以上结果可以看出，利用蚁基因序列号分别是和，其中长度为，而长度为，以观察不同长度序列利用蚁群算法比对的结果编号的双序列对应的基因序列号分别是和，其长度较长，以观察在长序列中算法的适用性编号的双序列是对编号序列进行了定的修改，降低序列的相似度，以观察在低相似度中算法方向权重参考值，比对结果如下在数据库中选取两条序列进行比对，验证算法的可行性，其编号分别是和，序列长度为，图显示了比对过程中，局部最优解与迭代次数的动态变化关系。由以上结果分析可知，随着迭代次数的增加，最优比对分值结果不断增加......”。

8、“.....基于蚁群算法的双序列比对及其实现论文原稿之后的移动方向只能选择向下如果走到最下边，则之后的移动方向只能选择向右，因此，考虑到此种边缘情况，下次迭代时，步骤就不再需要计算概率。步骤当蚂蚁移动到了分值矩阵的右下角，设定其结束标志位，结束当前轮的搜索，同时记录蚂蚁的行走路线。实验结果与分析语言编程算法流程，并利用蚁群算法进条序列字符串表示为，两条序列中各元素和分别表示种碱基，。对于这两条序列的比对过程分种编辑操作替代删除与插入，序列比对可以通过这种编辑操作得到最大的相似性，即最优比对结果。步骤当只蚂蚁都搜索完之后，比较它们的行走路径和得分，与历史局部最优解比较，更新当前法等现代智能算法......”。

9、“.....但是采用这些算法收敛速度快，效率高。本文详细分析了蚁群算法求解旅行商问题，并且与双序列比对问题做了具体的比较，得出它们的异同点，并将蚁群算法运用到求解双序列比对问题中。基于蚁群算法的双序列比对及其实现论文原稿。经典比对算法及其。如下，列出了利用蚁群算法求解旅行商问题和求解双序列比对问题上的主要异同点。对于此种方法的不足，主要有两方面的改进与优化，是算法上的优化，是硬件上的优化。万文利用开发平台实现了基于与异构系统来加速算法，并且对算法进行了深入分析，设计问题，并且与双序列比对问题做了具体的比较，得出它们的异同点，并将蚁群算法运用到求解双序列比对问题中......”。