摘要：该文提出一种基于CPMA（C0llaborativeParticleswarmoptimization—basedMemeticAlgorithml算法的DNA序列数据压缩方法，CPMA分别采用综合学习粒子群优化（ComprehensiveLearningParticleSwarmOptimization，CLPSO）算法和动态调整的混沌搜索算~：（DynamicAdjustiveChaoticSearch0perator，DACSO）进行全局搜索和局部搜索。该文采用CPMA寻找全局最优的基于扩展操作的近似重复矢量fExtendedApproximateRepeatVector，EARV）码书，并用此码书压缩DNA序列数据。实验结果表明，CPMA比其它优化算法有很大的改善，对文中采用的大部分测试函数，其解都非常接近全局最优点；对于DNA基准测序序列，与文中所列的经典DNA序列压缩算法相比，基于CPMA算法的压缩性能得到了显著提升。

关键词：dna序列压缩 memetic算法 动态混沌局部搜索 

单位：华南理工大学电子与信息学院 广州5106411