1.一种基于局部结构比对的蛋白质构象空间优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)给定输入序列信息；

2)选取Rosetta score3能量函数E(x)，根据ROBETTA获得片段库；

3)参数初始化：设置种群规模Ps，迭代计数器g，最大遗传代数Gmax，初始种群搜索轨迹长度N，温度因子KT，片段长度m，参数n；

4)初始化种群：启动Ps条Monte Carlo轨迹，每条轨迹搜索N次，即生成Ps个初始个体；

5)对每个目标个体xi,i∈{i＝1,2,...,Ps}进行如下操作：

5.1)随机选择一个个体xj,j∈{1,2,...,Ps}且j≠i，进行交叉操作：

5.1.1)根据Rosetta score3函数分别计算个体xi和xj的能量E(xi)和E(xj)；

5.1.2)如果E(xj)＜E(xi)，则执行步骤5.1.3)和5.1.4)，否则x′i＝xi，转至步骤5.2)；

5.1.3)产生一个随机整数r1∈[3,10]作为交叉片段长度，接着随机产生一个交叉起始位置r2∈[1,l‑r1]，进而确定出交叉区域[r1,r1+r2]，其中l为序列长度；

5.1.4)在交叉区域[r1,r1+r2]内，用个体xj的扭转角度依次替换个体xi中对应的扭转角，生成交叉个体x′i；

5.2)对个体x′i进行基于片段结构的变异操作：

5.2.1)随机产生一个整数u∈[1,l‑m]，进而确定出个体x′i的片段插入窗口[u,m+u]以及片段库中对应的片段 其中h是片段库中对每一个片段的编号；

5.2.2)选取结构比对向量：在片段结构中，a是N端的N原子到Cα原子的单位向量，b是C端的C原子到Cα原子的单位向量，R是N端的Cα原子到C端的Cα原子的向量；

5.2.3)根据公式 计算个体x′i的片段插入窗口中N端的Cα原子到C端的Cα原子的欧氏距离；

5.2.4)根据公式 计算个体x′i的片段插入窗口中a‑R‑b组成的二面角；

5.2.5)与步骤5.2.3)同理，依次计算片段库中对应的片段 的两端Cα原子之间的欧氏距离

5.2.6)与步骤5.2.4)同理，依次计算片段库中对应的片段 中的二面角值

5.2.7)根据公式 计算片段库中每个片段 与个体x′i中窗口片段之间的比对值；

5.2.8)根据Δd的大小进行排序，选出最小的前n片段作为潜在片段，并重新编号

5.2.9)根据公式 依次计算每个潜在片段 的适应值；

5.2.10)选取Δq最小的一个片段，并用该片段的扭转角替换个体x′i中的扭转角，生成变异分体x″i；

5.3)进行如下的选择操作：

5.3.1)根据Rosetta score3函数计算个体x″i的能量；

5.3.2)判断E(x″i)是否小于E(xi)，如果E(x″i)＜E(xi)，则变异个体x″i替换个体xi，并作为下一代的目标个体，执行步骤6)，否则执行步骤5.3.3)；

5.3.3)根据公式 计算概率pe；

5.3.4)产生一个0到1的随机数rand，如果pe＞rand，则变异个体x″i替换个体xi，并作为下一代的目标个体，否则个体xi被保留，并作为下一代的目标个体；

6)对种群中的每一个个体都执行完步骤5)以后，迭代次数g＝g+1，判断g是否大于Gmax，若g＞Gmax，则停止迭代并退出，否则返回步骤5)。