Comparando algoritmos de otimização computacional aplicados ao problema de predição de estruturas proteicas com modelo HP-2D

Abstract

Os métodos de otimização computacional são largamente aplicados a diversos tipos de problemas complexos a fim de encontrar soluções para os mesmos. Neste trabalho, os métodos de otimização estudados foram o Algoritmo Evolutivo (AE) e a Otimização por Colônia de Formiga (ACO – Ant Colony Optimization). Ambos são bioinspirados, isto é, são baseados em processos que ocorrem na natureza. Neste caso específico, o AE e o ACO foram utilizados para encontrar soluções ao desafiador problema de predição de proteínas (PSP – Protein Structure Problem), caracterizado como um problema não polinomial. Foi realizada uma comparação entre estes dois métodos aplicados ao PSP usando modelo HP-2D com algumas sequências específicas, tanto do ponto de vista computacional quanto bioquímico. Os resultados mostraram que o ACO é melhor em termo de energia, enquanto que o AE é mais adequado em termo de tempo, especialmente para proteínas maiores.