在生物信息学中那些常见NP-难的组合优化问题可以分为以下几个：群体单体

Общие NP-сложные комбинаторные проблемы оптимизации в биоинформатике можно разделить на следующие: проблема обнаружения гаплотипов популяции, проблема обнаружения индивидуальных гаплотипов, проблема дизайна набора праймеров множественной полимеразной цепной реакции, проблема выбора меток SNP, проблемы выравнивания последовательностей и проблемы дизайна зонда гена. фишки. Эти проблемы связаны с большим объемом информации и данных, а скорость обработки компьютера относительно высока. Следовательно, компьютерные алгоритмы необходимо постоянно оптимизировать, анализировать и исследовать с точки зрения применения компьютерных алгоритмов в биоинформатике. Вообще говоря, основные типы компьютерных алгоритмов, используемых в задачах комбинаторной оптимизации в биоинформатике, включают: приближенные алгоритмы, точные алгоритмы, эвристические алгоритмы и параметризованные алгоритмы. Приближенный алгоритм обычно может получить более удовлетворительную временную сложность. Точный алгоритм - лучший выбор при решении сложных задач комбинирования в биоинформатике, но он имеет высокую временную сложность. По сравнению с традиционным компьютерным алгоритмом эвристический алгоритм сходится намного быстрее для получения решения. Параметризованный алгоритм начинается с исследования и анализа параметрических характеристик комбинированной задачи и устанавливает множество математических моделей для эффективного решения проблемы.

в области биоинформатики эти общие проблемы, связанные с оптимизацией комбинаций NP - сложностей, можно разделить на следующие категории: групповое моносоматическое тестирование, индивидуальное моносоматическое тестирование, проектирование наборов цепных реакций на полиполимерные полимерные ферменты, выбор маркировочных знаков СНС, последовательное сопоставление и разработка генетических чипов. Эти проблемы связаны с большим объемом информации и данных, которые требуют относительно высокой скорости обработки компьютеров. Поэтому необходимо постоянно оптимизировать компьютерный алгоритм, анализировать и изучать его применение в биоинформатике. в целом, в области биоинформатики используется вычислительный алгоритм, который включает в себя следующие основные типы: приближенный алгоритм, точный алгоритм, эвристический алгоритм и параметрический алгоритм. применение аппроксимативных алгоритмов обычно позволяет получить более удовлетворительную временную сложность. закон точности является основным выбором в области биоинформатики, сталкивающейся с огромными сложностями и сложностями, однако он обладает высокой степенью сложности во времени. эвристический алгоритм гораздо быстрее, чем традиционный компьютерный алгоритм. параметрический алгоритм эффективно решает проблемы, начав с изучения параметров комплекса и создав множество математических моделей.

Эти распространенные проблемы комбинаторной оптимизации NP- трудности в биоинформатике можно разделить на следующие: проблемы группового обнаружения мономера, индивидуальные проблемы обнаружения мономера, проблемы с проектированием набора реактивов полимеразной цепной реакции, проблемы с выбором SNPs ярлыка, проблемы с сопоставлением последовательностей и проблемы с проектированием зондов для чипа генов. По этим вопросам имеется большой объем информации и данных, и к компьютерам предъявляются относительно высокие требования в отношении оперативности их обработки. Поэтому необходимо постоянно оптимизировать компьютерные алгоритмы, анализировать и изучать их применение в биоинформатике. Как правило, компьютерные алгоритмы, используемые в задачах комбинаторной оптимизации биоинформатики, имеют следующие основные типы: алгоритмы аппроксимации, точные алгоритмы, эвристические алгоритмы, а также параметрические алгоритмы. Использование приближенных алгоритмов обычно позволяет получить более удовлетворительную временную сложность. Точный алгоритм является главным выбором для проблем с большим сочетанием трудностей в биоинформатике, однако он обладает высокой временной сложностью. Эвристический алгоритм сходится намного быстрее, чем традиционный компьютерный алгоритм. Параметрические алгоритмы позволяют эффективно решать проблемы за счет создания множества математических моделей, начиная с изучения и анализа параметрических характеристик комбинированных задач.