基于開放讀碼框架的改進GEP算法研究.pdf

1、基因表達式編程(Gene Expression Programming,GEP)采用了 GA(Genetic Algorithm,GA)中簡潔線性編碼方式，同時通過基因解碼算法把線性基因線性串映射成復(fù)雜的樹結(jié)構(gòu)，綜合了GP(Genetic Programming,GP)中種群個體能夠表示復(fù)雜問題解空間的特點，從而達到了使用簡短的線性串表示的個體處理復(fù)雜問題的目的，并在搜索性能上提高了2~4個數(shù)量級。本文在對GEP解空間搜索效率的研究中發(fā)

2、現(xiàn)，不管是局部搜索效率還是全局搜索效率，都存在搜索效率不高的問題。針對這一問題，本文主要在開放讀碼框架（Open Read Frame,ORF）的理論基礎(chǔ)上提出了兩種改進的GEP算法:
　　(1)在對GEP的遺傳算子和ORF的研究發(fā)現(xiàn)，基因存在非編碼區(qū)，如果基因的重組、插串等遺傳操作發(fā)生在這段非編碼區(qū)內(nèi)，則染色體對應(yīng)的表達式樹將還是同遺傳操作之前相同，從而導(dǎo)致算法對解空間的重復(fù)搜索，降低了算法的搜索效率。根據(jù)這一傳統(tǒng)GEP遺傳算子

3、的缺陷，重新設(shè)計重組算子和插串算子用于GEP算法以提高空間搜索能力。這種算子從基因的編碼區(qū)中選取作用點，以保證遺傳操作將改變編碼區(qū)中的基因片段，從而使遺傳操作后的基因能映射成不同的表達式樹。實驗結(jié)果表明改進的GEP算法縮短了進化代數(shù)，提高了進化成功率。
　　(2)根據(jù)對整個 GEP算法的流程發(fā)現(xiàn)，在演化進行到后期，種群趨于同一化，這一現(xiàn)象體現(xiàn)了算法對全局解空間搜索能力的不足。針對這一問題，本文從相同或相似基因解碼結(jié)構(gòu)的所占比例考慮