摘要：蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的，理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领域中极具挑战性的问题之一。近年来，各种优化方法用于蛋白质空间折叠结构预测。这些方法仍存在着不足，算法在变量数目增大时，难以收敛到全局最优解，并容易产生早熟收敛，从而影响求解精度和效率。针对蛋白质结构预测模型多变量多极值的特点，文章采用机器学习方法对蛋白质进行折叠结构预测。

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