浙大團隊結合帕累托算法與MCTS 優化分子生成
浙江大學藥學院團隊提出多目標分子生成方法PMMG,結合帕累托算法與蒙特卡洛樹搜索,在七項屬性同時優化中大幅超越基準,為AI驅動的藥物設計提供高效優化新途徑。
方法設計
PMMG以帕累托前沿評估多個分子屬性之間的非支配關係,並在此基礎上引入蒙特卡洛策略動態引導生成過程,使模型能夠探索並趨向多樣化的最優解區域,避免單一目標主導整個優化方向。


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