使用PSO-SQP和GA-SQP混合方法对细胞辐射效应进行参数估计
Dalal Y Alzahrani1,2, F M Siam3, F A Abdullah4
1Department of Mathematical Sciences, Faculty of Science, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Johor Bahru, Malaysia. alzahrani@graduate.utm.my.
分数微分方程模型细胞群的记忆和辐射效应. 在配合实验数据方面,粒子群优化-顺序二次编程 (PSO-SQP) 证明优于遗传算法-顺序二次编程 (GA-SQP).
科学领域:
- 数学生物学 数学生物学
- 计算生物学 计算生物学
- 辐射生物学 辐射生物学
背景情况:
- 了解细胞群动力学,特别是在电离辐射下,仍然是一个挑战.
- 传统的微分方程在模拟复杂的生物现象,如细胞记忆等方面存在局限性.
- 分数微分方程 (FDE) 为现实世界生物问题提供了更强大的框架.
研究的目的:
- 用FDE研究电离辐射对细胞群的影响.
- 在FDE框架内建模细胞群的记忆和遗传潜力.
- 为了比较两个混合优化算法在拟议模型中的参数估计的有效性.
主要方法:
- 利用分数微分方程与Mittag-Leffler函数和Caputo导数来建模细胞记忆.
- 实现了两个混合优化算法:遗传算法-序列二次编程 (GA-SQP) 和粒子群优化-序列二次编程 (PSO-SQP).
- 使用对照组和用木氧化物纳米颗粒 (BIONPS) 处理的细胞的实验数据验证了该模型.
主要成果:
- 无论是GA-SQP还是PSO-SQP算法,都表明模型的预测与实验生存数据之间存在强烈的相关性.
- 与GA-SQP算法相比,PSO-SQP算法表现出更高的效率和有效性.
- 可靠性通过代,计算时间和二次错误的总和来评估,有利于PSO-SQP.
结论:
- 拟议的FDE模型,结合了细胞内存,准确地适应了对辐射效应的实验数据.
- PSO-SQP是一种优化优化方法,用于估计细胞群动态中的模型参数.
- 这种方法提升了进化计算,并为生物模型参数提供了现实的估计.
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