1. Stochastic Algorithms for
Maximizing Molecular
Diversity
Богданова Ольга
20510
18.03.13

2. Определение
• Стохастическая оптимизация — класс
алгоритмов оптимизации, использующая случайность в
процессе поиска оптимума.
Случайность может проявляться в разных вещах.
• Алгоритмы стохастической оптимизации используются в
случае, если целевая функция сложная,
многоэкстремальная, с разрывами, с помехами и пр.
2

3. Структура презентации
• Постановка задачи
• Суть алгоритма выбора
• Наша задача
• Измерение разнообразия
• Ожидаемый результат
• Дополнительно
‐ проекции Саммона
‐ нелинейное снижение размерности
3

4. Постановка задачи
Выбрать оптимальный набор молекул для химического и
биологического синтеза, необходимый для разработки
заданного лекарства
4

5. Суть алгоритма выбора
• Выбрать набор, отвечающий запросам пользователя
• Выбрать кластеры
• В каждом кластере выбрать представителя
5

6. Наша задача
1. Измерить количественно разнообразие данного
множества f(S)
2. Разработать или выбрать оптимальный алгоритм для
нахождения оптимального набора (наиболее
разнообразного)
6

7. Измерение разнообразия
7

8. Оптимизация функции f(S)
8

9. Ожидаемый результат
9

10. Ожидаемый результат
10

11. Дополнительно
11

12. Проекции Саммона
для визуализации алгоритма
12

13. Нелинейное снижение
размерности
• Свойства исходного изображения:
‐ Каждое изображение 32*32 пикселя
‐ Каждое изображение – вектор 1024 пикселя
‐ Each row is a sample on a two-dimensional manifold in 1024-
dimensional space
‐ Внутренняя размерность два, потому что две переменные
(поворот и масштаб) менялись с целью получения данных
• Лишнее: форма, цвет и т.д.
• Получили: 2 свойства – поворот и масштаб
13

14. Спасибо за внимание
14