FR 3116064 A1 20220513 FR 2108335 A 20210730 La présente invention décrit un procédé de conception de séquences d’ADN, qui comprend les étapes consistant à : initialiser un ensemble de séquences d’ADN; acquérir la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN actuel pour obtenir la séquence ayant la valeur adaptative la plus faible, et enregistrant les informations relatives à la position ; acquérir les paramètres à mettre à jour à chaque itération; prendre un nombre aléatoire compris entre [0,1] pour le paramètre a, et comparer la relation de taille a et 0,5; utiliser des fonctions sinus-cosinus avec chaos pour augmenter la capacité de recherche globale et obtenir l’ensemble de séquences d’ADN optimisé; sélectionner les séquences répondant aux exigences en utilisant l'ensemble de séquences d'ADN optimisé par le biais de contraintes, effectuer un tri rapide non dominé sur l'ensemble de séquences, et sélectionner les N premières séquences à haute priorité comme la séquence excellente de l'itération suivante. Figure pour abrégé : fig. 5 PROCEDE DE CONCEPTION DE SEQUENCES D’ADN BASE SUR L’ALGORITHME D’OPTIMISATION CHAOTIQUE DES BALEINES La présente invention concerne le domaine de la conception de codage dans le calcul de l'ADN, en particulier, un procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines (Chaos Whale Optimization Algorithm, CWOA). ART ANTERIEUR A la fin du 20 ème siècle, le Professeur Adleman de l’Université de la Californie du Sud a utilisé le nouveau support ADN comme élément de calcul pour résoudre le problème des sept sommets d’Hamilton. Avec la solution trouvée à ce problème, l’ordinateur à ADN est devenu un domaine à fort potentiel de développement, et a été largement utilisé pour résoudre de nombreux problèmes. La séquence d’ADN suit le principe d’appariement complémentaire des bases de Watson-Crick, et réalise une réaction d’hybridation moléculaire. Dans le processus de réaction d’hybridation, la précision de l'hybridation des séquences d'ADN est la clé pour garantir la fiabilité du calcul de l'ADN, et cette précision est déterminée par la fiabilité des séquences d’ADN. Par conséquent, Il s'agit d'un travail positif pour étudier des séquences d'ADN fiables et améliorer la qualité du codage. RESUME Selon la présente invention, l’algorithme d’optimisation des baleines est combiné au chaos, et le but est de résoudre le problème d’optimisation multi-objectif des séquences d’ADN. Par conséquent, un procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines est proposé. Ce procédé permet d’enrichir la stratégie de prédation, propose une nouvelle méthode de contraintes pour résoudre les problèmes de brèches dans la séquence d'ADN existante et des interactions entre les séquences, et enfin permet d’obtenir des séquences d’ADN de meilleure qualité. Afin d’atteindre les objectifs ci-dessus, le schéma technique de la présente invention est relatif au procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines, comprenant les étapes consistant à : initialiser un ensemble de séquences d’ADN et fixer le nombre maximal d’itérations ; acquérir la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN actuel pour obtenir la séquence ayant la valeur adaptative la plus faible, ladite séquence étant la solution optimale actuelle, et enregistrant les informations relatives à la position ; acquérir les paramètres à mettre à jour à chaque itération; prendre un nombre aléatoire entre [0,1] pour le paramètre a, et comparer la relation de taille entre le nombre aléatoire a et la valeur 0,5; si a | de cette itération et la valeur 1; si | | pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon sélectionner de façon aléatoire une position et utiliser pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; si a≥0,5, générer un nombre aléatoire c, puis comparer la relation de taille entre le nombre aléatoire c et la valeur 0,5; si c pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon utiliser la recherche de nourriture par saut périlleux, et utiliser pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; utiliser des fonctions sinus-cosinus avec chaos pour augmenter la capacité de recherche globale et obtenir l’ensemble de séquences d’ADN optimisé; sélectionner les séquences répondant aux exigences en utilisant l'ensemble de séquences d'ADN optimisé par le biais de contraintes, effectuer un tri rapide non dominé sur l'ensemble de séquences, et sélectionner les N premières séquences à haute priorité comme la séquence excellente de l'itération suivante, et augmenter le nombre d'itérations uniques; répéter les étapes ci-dessus jusqu’à ce que le nombre actuel d’itérations soit supérieur au nombre maximal d’itérations, calculer et trier la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN obtenu, et sélectionner la séquence optimale comme résultat final. En outre, l’acquisition des paramètres | | à mettre à jour dans chaque itération comprend spécifiquement: où le paramètre est réduit de 2 à 0 par une méthode linéaire, et le paramètre prend un nombre aléatoire compris entre [0,1]. En outre, lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où représente la position de la solution optimale actuelle, t représente le nombre actuel d’itérations, =2 , et représente la position de la solution actuelle mise à jour. En outre, lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où est la position d’une séquence prise de façon aléatoire (« randomly »), t représente le nombre actuel d’itérations, =2 , et représente la position de la solution actuelle mise à jour. En outre, lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où et la variable d prend un nombre aléatoire compris entre [ _ 1,1]. En outre, lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où la valeur par défaut de S est de 2, et r 1 et r 2 sont des nombres aléatoires compris entre [0,1]. En outre, les contraintes comprennent la contrainte de l’extrémité fermée et la contrainte de séquence d’appariement, et la contrainte de l’extrémité fermée comprend spécifiquement: où X représente une séquence d’ADN, et x i représente la base à la position i. La contrainte de séquence d’appariement comprend spécifiquement: où n représente le nombre d’ensembles L, et L j ’ représente la séquence inverse de la séquence L j ; où m représente la longueur des séquences, et représentent cinq bases consécutives de la position a et la position b. Comparé à l’ensemble de séquences existant, l’ensemble de séquences d’ADN obtenu par la présente invention est de meilleure qualité, et peut assurer la réaction d’hybridation spécifique des séquences d’ADN, favorisant la progression lente de la réaction de l'ADN, et atteignant l’objectif qui consiste à améliorer la précision des calculs. Comparé au procédé existant, la présente invention présente les avantages dans les aspects suivants: 1. La stratégie de prédation des baleines consiste à sélectionner la baleine individuelle optimale actuelle ou la baleine aléatoire pour mettre à jour sa position. Compte tenu de cette méthode, lors du calcul de la valeur adaptative de la population, la position présentant la plus petite somme de valeurs adaptatives est sélectionnée comme optimum global. Cette opération est utile pour améliorer la compréhension globale des données de la baleine et faciliter l'évolution de la population dans une direction favorable pour obtenir une excellente population. 2. Comme d'autres algorithmes méta-heuristiques, il est facile dans le cas de l'algorithme d'optimisation des baleines de choisir l'optimum local comme résultat. Par conséquent, afin d'obtenir une meilleure capacité d'optimisation globale et d'augmenter la plage de recherche, un modèle mathématique sinus-cosinus à guidage chaotique est ajouté, ce qui fait fluctuer la direction d'optimisation vers l'extérieur ou vers la solution optimale, et étend davantage la couverture de l'espace de solution. Par conséquent, l'algorithme peut facilement s'échapper de la solution optimale locale et maintenir la diversité de la population. 3. Le Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines de la présente invention permet enfin de trouver l’ensemble de séquences d’ADN ayant une meilleure qualité. représente un ensemble initial de séquences d’ADN; représente un ensemble initial et un ensemble optimal de 7 séquences d’ADN; représente un ensemble initial et un ensemble optimal de 10 séquences d’ADN; représente un ensemble initial et un ensemble optimal de 14 séquences d’ADN; représente un organigramme d’une mise en œuvre partielle d’un procédé de conception de séquences d’ADN. DESCRIPTION DETAILLEE DES MODES DE REALISATION La présente invention sera décrite plus en détail en se référant aux dessins et aux modes de réalisation spécifiques. En prenant cet exemple, la présente invention sera décrite de manière plus détaillée. Un ensemble de séquences d’ADN satisfaisant à une combinaison de contraintes multiples est construit. Tout d’abord, un ensemble de séquences d’ADN aléatoire est généré. Ensuite, on utilise le WOA (Whale Optimization Algorithm) avec une nouvelle stratégie de prédation pour mettre à jour la position des séquences d’ADN. Puis, une cartographie chaotique est utilisée pour amener le modèle sinus-cosinus à étendre davantage le taux de couverture de l'espace de localisation. Ensuite, les solutions satisfaisant les contraintes multiples sont obtenues par criblage. Enfin, la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN obtenu est calculée et triée, et l'ensemble de séquences optimal est sélectionné comme résultat final. Il existe 8 contraintes mises en jeu dans la présente invention, qui sont la continuité, la structure en épingle à cheveux, la mesure H, la similarité, la température de fusion, la teneur en GC, et deux nouvelles contraintes : la contrainte de l'extrémité fermée et la contrainte de séquences d'appariement. Les quatre premières contraintes sont utilisées comme fonctions objectives pour calculer la valeur adaptative de chaque individu. Les autres contraintes sont utilisées comme des contraintes pour réduire l'espace des solutions. La continuité sert à empêcher la même base d’apparaître en continu dans une zone fixe et d’atteindre le seuil supérieur. La structure en épingle à cheveux est destinée à empêcher les séquences d'ADN de s'empiler en s’appariant du fait de l'appariement complémentaire des bases. La mesure H est utilisée pour calculer le nombre de paires de bases complémentaires de deux séquences. La similarité sert à calculer le nombre de bases identiques de deux séquences dans la même direction. Plus le nombre de bases identiques est élevé, plus les codes sont similaires. La température de fusion est un paramètre important pour mesurer la stabilité thermodynamique des séquences d'ADN. La teneur en GC calcule le rapport entre la guanine et la cytosine dans une séquence d'ADN. Afin de maintenir la stabilité des séquences d'ADN, la teneur en GC est fixée à 50 % dans la présente invention. La contrainte de triplet de bases non appariées permet d'éviter la réaction d'hybridation entre les séquences et elles-mêmes. La contrainte de l'extrémité fermée vise à garantir que les deux extrémités d'une séquence d'ADN et sa série complémentaire restent stables pendant l'hybridation. La contrainte de séquences d'appariement vise à garantir que deux séquences d'ADN différentes ne réagissent pas l'une avec l'autre en solution. Mode de réalisation 1 Les modes de réalisation de la présente invention sont mis en œuvre sur la base du schéma technique de la présente invention. Des modes de réalisation détaillés et des procédés de fonctionnement spécifiques sont donnés, mais le cadre de protection de la présente invention ne se limite pas aux modes de réalisation suivants. Dans l'exemple, la longueur et la dimension du codage d'ADN sont toutes deux de 20. La contrainte d'extrémité fermée et la contrainte de séquences d'appariement sont telles que décrites ci-dessus. Etape 1: Un ensemble de séquences d'ADN est initialisé, dont la dimension et la longueur sont fixées à 20. Le paramètre est initialisé, le nombre maximum d'itérations est fixé à 300. t représente le nombre actuel d'itérations, qui augmente progressivement à partir de 0. Etape 2: La valeur adaptative de l'ensemble actuel de séquences d'ADN est acquise pour obtenir la séquence ayant la plus petite valeur adaptative. La séquence est la solution optimale actuelle. La position de la séquence est la position optimale actuelle, et enregistrant les informations de position. Etape 3: Des paramètres à mettre à jour dans chaque itération sont acquis, à savoir: où le paramètre est réduit de 2 à 0 par une méthode linéaire, et le paramètre prend un nombre aléatoire compris entre [0,1]. Etape 4: a prend un nombre aléatoire compris entre [0,1], et la relation de taille entre le nombre aléatoire a et la valeur 0,5 est comparée; si a Etape 5: La relation de taille entre le paramètre | | de cette itération et la valeur 1 est comparée; si | | est utilisé pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon une position est sélectionnée de façon aléatoire, et est utilisé pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; où =2 , représente la position de la solution optimale actuelle, et représente la position de la solution actuelle mise à jour. où est la position d’une séquence prise de façon aléatoire. Etape 6: Si a≥0,5, c prend un nombre aléatoire compris entre [0,1], puis la relation de taille entre le nombre aléatoire c et la valeur 0,5 est comparée; si c est utilisé pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon la recherche de nourriture par saut périlleux est utilisée, et est utilisé pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; où et la variable d prend un nombre aléatoire compris entre [-1,1]. où la valeur par défaut de S est de 2, et r 1 et r 2 sont des nombres aléatoires compris entre [0,1]. Etape 7: les fonctions sinus-cosinus avec chaos sont utilisées pour augmenter la capacité de recherche globale et obtenir l’ensemble de séquences d’ADN optimisé. Etape 8: Les séquences répondant aux exigences sont sélectionnées en utilisant l'ensemble de séquences d'ADN optimisé par le biais de contraintes, un tri rapide non dominé est effectué sur l'ensemble de séquences, et les 20 premières séquences à haute priorité sont sélectionnées comme la séquence excellente de l'itération suivante. Etape 9: Le nombre d'itérations uniques est augmenté, et la relation entre le nombre actuel d'itérations et le nombre maximal d'itérations est comparée. Si le nombre actuel d'itérations est inférieur au nombre maximal d'itérations, l'étape 2 est exécutée, sinon l'étape 10 est exécutée. Etape 10: La valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN obtenu est calculée et triée, et la séquence optimale est sélectionnée comme résultat final. La présente invention fournit un procédé de conception de séquences d'ADN basé sur l'algorithme d'optimisation chaotique des baleines, qui ajoute une nouvelle stratégie de prédation à l'algorithme d'optimisation des baleines pour enrichir et améliorer ce dernier. En outre, afin de remédier à l'inconvénient d’une faible capacité de recherche globale de l'algorithme d'optimisation des baleines, une stratégie de chaos est ajoutée pour étendre davantage la couverture de l'espace de solutions. Ensuite, on sélectionne les populations satisfaisant à l'ensemble de contraintes, où la combinaison de contraintes comprend la similarité, la structure en épingle à cheveux, la mesure H, la continuité, la température de fusion, la teneur en GC, la contrainte de triplet de bases non appariées, la contrainte de l’extrémité fermée et la contrainte de séquences d'appariement. Les populations sont classées par ordre de priorité, et les sept premières séquences sont finalement sélectionnées comme résultat final de l'ensemble. Une simulation du procédé est réalisée dans MATLAB 2018a, et l'environnement d'exécution est Win10 Intel (R) CPU 2.70GHz et ARM 8.00GB. Les figures 1 à 4 montrent que la séquence optimisée obtenue par cet exemple est meilleure que la séquence résultat des autres algorithmes. La description ci-dessus ne crée qu'un meilleur mode réalisation spécifique de la présente invention, mais la portée de la protection de la présente invention n'y est pas limitée. Tout remplacement ou changement équivalent effectué par l'homme du métier dans le cadre technique décrit par la présente invention selon le schéma technique de la présente invention et son concept inventif devraient être inclus dans la portée de protection de la présente invention. Procédé de conception de séquences d’ADN, mis en œuvre par un processeur central, basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines, comprenant les étapes consistant à : initialiser un ensemble de séquences d’ADN et fixer le nombre maximal d’itérations ; acquérir la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN actuel pour obtenir la séquence ayant la valeur adaptative la plus faible, ladite séquence étant la solution optimale actuelle, et enregistrant les informations relatives à la position ; acquérir les paramètres à mettre à jour à chaque itération ; prendre un nombre aléatoire entre [0,1] pour le paramètre a, et comparer la relation de taille entre le nombre aléatoire a et la valeur 0,5; si a | de cette itération et la valeur 1; si | | pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon sélectionner de façon aléatoire une position et utiliser pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; si a≥0,5, générer un nombre aléatoire c, puis comparer la relation de taille entre le nombre aléatoire c et la valeur 0,5; si c pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; sinon utiliser la recherche de nourriture par saut périlleux, et utiliser pour mettre à jour la position des séquences d’ADN; utiliser des fonctions sinus-cosinus avec chaos pour augmenter la capacité de recherche globale et obtenir l’ensemble de séquences d’ADN optimisé ; sélectionner les séquences répondant aux exigences en utilisant l'ensemble de séquences d'ADN optimisé par le biais de contraintes, effectuer un tri rapide non dominé sur l'ensemble de séquences, et sélectionner les N premières séquences à haute priorité comme la séquence excellente de l'itération suivante, et augmenter le nombre d'itérations uniques ; répéter les étapes ci-dessus jusqu’à ce que le nombre actuel d’itérations soit supérieur au nombre maximal d’itérations, calculer et trier la valeur adaptative de l'ensemble de séquences d'ADN obtenu, et sélectionner la séquence optimale comme résultat final. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 1, dans lequel l’acquisition des paramètres | | à mettre à jour dans chaque itération comprend spécifiquement : où le paramètre est réduit de 2 à 0 par une méthode linéaire, et le paramètre prend un nombre aléatoire compris entre [0,1]. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 2, dans lequel lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où où représente la position de la solution optimale actuelle, t représente le nombre actuel d’itérations, =2 , et représente la position de la solution actuelle mise à jour. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 2, dans lequel lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement: où où est la position d’une séquence prise de façon aléatoire, t représente le nombre actuel d’itérations, =2 , et représente la position de la solution actuelle mise à jour. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 1, dans lequel lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement : où et la variable d prend un nombre aléatoire compris entre [ _ 1,1]. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 1, dans lequel lorsqu’on utilise pour mettre à jour la position des séquences d’ADN, comprend spécifiquement : où la valeur par défaut de S est de 2, et r 1 et r 2 sont des nombres aléatoires compris entre [0,1]. Procédé de conception de séquences d’ADN basé sur l’algorithme d’optimisation chaotique des baleines selon la revendication 1, dans lequel les contraintes comprennent la contrainte de l’extrémité fermée et la contrainte de séquences d’appariement, et la contrainte de l’extrémité fermée comprend spécifiquement: où X représente une séquence d’ADN, et x i représente la base à la position i ; la contrainte de séquences d’appariement comprend spécifiquement: où n représente le nombre d’ensembles L, et L j ’ représente la séquence inverse de la séquence L j ; où m représente la longueur des séquences, et représentent cinq bases consécutives de la position a et la position b.