Abstract
DNA computing has used to solve MCP (Maximal Clique Problem). However, when current DNA computing is applied to MCP. it can't efficiently express vertices and edges and it has a problem that can't look for solutions, by misusing wrong restriction enzyme. In this paper we proposed ACO (Algorithm for Code Optimization) that applies DNA coding method to DNA computing to solve MCP's problem. We applied ACO to MCP and as a result ACO could express DNA codes of variable lengths and generate codes without unnecessary vertices than Adleman's DNA computing algorithm could. In addition, compared to Adleman's DNA computing algorithm, ACO could get about four times as many as Adleman's final solutions by reducing search time and biological error rate by 15%.
MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.
