@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00013769,
 author = {戸谷, 智之 and 石川, 幹人 and Tomoyuki, Toya and Masato, Ishikawa},
 issue = {11},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Nov},
 note = {我々は、効率の良い探索を実現するマルチ個体群方式の遺伝的アルゴリズムを開発し、タンバク質配列の解析問題に応用した。分子生物分野の代表的な配列解析問題であるマルチプルアライメントは、最近、並列反復改善法で効果的に解決できることが示された。そこで使われた並列深索手法は、最良優先探索とマルチ山登り探索であったが、各々は問題点を持っていた。最良優先探索は、スコアの良い解の近傍を集中的に探索するので改善速度が速いが、比較的悪い局所解に陥ることも多い。一方、マルチ山登り探索は、広い範囲を分散的に探索するので比較的良い解へ至りやすいが、解の改善に時間がかかる。マルチプルアライメントの問題は、すでに定評のある評価尺度が確立されており、組み合わせ最適化問題として解決可能である。しかし現時点では、あらゆる観点からの生物学的評価が数値化されているわけではないので、生物学者は、いくつかの準最適解を比較のうえ、そこから生物学的知見を導き出す。そこで、マルチプルアライメントのシステムには、良質の準最適解を高速に生成する機能が必要とされている。我々は、並列反復改善法の解法を遺伝的アルゴリズムの枠組にあてはめ、効率的な探索を行うマルチ個体群方式を考案した。その結果、最良優先探索のように速い改善を行いながら、マルチ山登り探索のように良い準最適解を得られるアライメントシステムを構築できた。},
 pages = {2549--2558},
 title = {マルチ個体群の並列遺伝的アルゴリズムを用いたタンパク質の配列解析},
 volume = {36},
 year = {1995}
}