1.一种基于副本交换和局部增强策略的群体构象空间搜索方法，其特征在于：所述构象空间搜索方法包括以下步骤：

1)给定输入序列信息；

2)设置系统参数：种群大小popSize，算法的迭代次数T，交叉因子CR，副本层数RE，副本层温度参数kT；

3)种群初始化：在每个副本层，由输入序列产生popSize个种群个体Pinit；

4)开始迭代，在每个副本层执行种群更新过程，对初始种群中的每个个体：

4.1)设i＝1，其中i∈{1,2,3,…,popSize}；令Ptarget＝Pi，其中i为序号，Ptarget表示目标个体；

4.2)随机生成正整数rand1，rand2，rand3，其中rand1∈{1,2,3,......popSize},rand1≠i，rand2≠rand3∈{1,2,…,Length}，Length为序列长度；

4.3)针对个体Pj做变异操作，其中：j＝rand1，令a＝min(rand2,rand3),b＝max(rand2,rand3)，k∈[a,b]；

4.4)对蛋白质链中第a到b个氨基酸做如下操作：a：令Ptarget.phi(k)＝Pj.phi(k)；

b：令Ptarget.psi(k)＝Pj.psi(k)；

c：令Ptarget.omega(k)＝Pj.omega(k)；

步骤a，b，c分别为：将Ptargett的氨基酸k所对应的二面角phi、psi、omega替换为Pj的相同位置所对应的二面角phi、psi、omega；

4.5)通过变异得到测试个体Ptrial；

4.6)生成随机数rand4，rand5，其中rand4∈(0,1)，rand5∈(1,Length)；

4.7)根据 执行交叉过程：若随机数rand4<＝CR，个体Ptrial的片段rand5替换为个体Ptargett中对应的片段，否则直接继承个体Ptrial；

4.8)根据Rosetta Score3计算Ptarget和Ptrial的能量：E(Ptarget)和E(Ptrial)；

4.9)若E(Ptarget)>E(Ptrial)则用Ptrial替换Ptarget，否则保持种群不变；

5)得到更新种群Pupdate；

6)对更新种群中的每个个体Pi：

6.1)调用Monte Carlo方法对个体做局部增强；

6.2)计算增强过程中产生的构象的能量E(MC)；

6.3)若E(Pi)>E(MC)，则更新种群，否则保持种群不变；

7)得到局部增强后的种群Penhance；

8)当所有副本层的种群都完成一次更新，进行副本交换操作：

8.1)在相邻的两个副本层中各随机选择一个个体Pexchange_A、Pexchange_B，用于副本交换；

8.2)根据Rosetta Score3计算两个个体Pexchange_A、Pexchange_B的能量E(Pexchange_A)、E(Pexchange_B)；

8.3)根据判决公式 判断是否进行副本交换，其中(kT)A、(kT)B分别是个体Pexchange_A、Pexchange_B对应副本层的能量参数，Judge为判决数；

8.4)根据判决结果，以一定的概率进行副本交换操作：交换这两个个体；

9)迭代的运行步骤4)～8)，至满足终止条件。