dc.creator | López Camacho, Esteban | es |
dc.creator | García Godoy, María Jesús | es |
dc.creator | García Nieto, José Manuel | es |
dc.creator | Nebro, Antonio J. | es |
dc.creator | Aldana Montes, José F. | es |
dc.date.accessioned | 2021-05-07T09:24:54Z | |
dc.date.available | 2021-05-07T09:24:54Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | López Camacho, E., García Godoy, M.J., García Nieto, J.M., Nebro, A.J. y Aldana Montes, J.F. (2016). Estudio de Estrategias de Archivo en PSO Multi-Objetivo para el Docking Molecular. En CAEPIA 2016: XVI Multiconferencia CAEPIA (Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial) Salamanca, España: Ediciones Universidad de Salamanca. | |
dc.identifier.isbn | 9788490126325 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/108692 | |
dc.description.abstract | El acoplamiento molecular es un problema de optimización
complejo cuyo objetivo es la predicción de la posición de un ligando en el
sitio activo de un receptor con la mínima energía de unión. Este problema
puede ser formulado como un problema de optimización de dos objetivos
que minimiza la energía de unión y la desviación de la media cuadrática
de las posiciones atómicas (RMSD) de los ligandos. En este contexto, el
algoritmo multi-objetivo de swarm-intelligence SMPSO mostró un rendimiento
destacable. SMPSO se caracteriza por usar un archivo externo
para almacenar las soluciones no dominadas y como base para estrategia
de selección de líder. En este artículo, se analizan diferentes variantes
de SMPSO basadas en diferentes estrategias de archivo utilizando un
benchmark de instancias moleculares. Este estudio revela que la variante
SMPSOhv obtiene los mejores resultados. | es |
dc.description.sponsorship | Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2011-25840 | es |
dc.description.sponsorship | Junta de Andalucía P11-TIC-7529 | es |
dc.description.sponsorship | Junta de Andalucía P12-TIC-1519 | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 10 | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Ediciones Universidad de Salamanca | es |
dc.relation.ispartof | CAEPIA 2016: XVI Multiconferencia CAEPIA (Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial) (2016). | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Optimización multi-objetivo | es |
dc.subject | Optimización por enjambre de partícula | es |
dc.subject | Acoplamiento molecular | es |
dc.subject | Estrategias de archivo | es |
dc.subject | Comparación algorítmica | es |
dc.title | Estudio de Estrategias de Archivo en PSO Multi-Objetivo para el Docking Molecular | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/submittedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial | es |
dc.relation.projectID | TIN2011-25840 | es |
dc.relation.projectID | P11-TIC-7529 | es |
dc.relation.projectID | P12-TIC-1519 | es |
dc.relation.publisherversion | https://eusal.es/index.php/eusal/catalog/book/978-84-9012-632-5 | es |
dc.eventtitle | CAEPIA 2016: XVI Multiconferencia CAEPIA (Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial) | es |
dc.eventinstitution | Salamanca, España | es |
dc.relation.publicationplace | Salamanca, España | es |
dc.contributor.funder | Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España | es |
dc.contributor.funder | Junta de Andalucía | es |