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1、基因表達(dá)式編程(Gene Expession Programming)是由葡萄牙科學(xué)家F.Candida于2001年提出的一種新的基于基因型(genotype)和表現(xiàn)型(phenotype)的自適應(yīng)進(jìn)化算法,并成功的運(yùn)用于函數(shù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)分類、時(shí)間序列、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化組合、圖像處理等問(wèn)題中。GEP綜合了遺傳算法(GA)和遺傳編程(GP)的各自優(yōu)點(diǎn),又克服了兩者的各自缺點(diǎn)。它采用類似于GA中的固定長(zhǎng)度的線性染色體作為個(gè)體(基因型),同時(shí)GE
2、P又將個(gè)體轉(zhuǎn)換為類似于GP個(gè)體的大小、形狀都不同的非線性表達(dá)式樹(shù)(表現(xiàn)型),因此,它可以利用簡(jiǎn)單編碼解決復(fù)雜問(wèn)題,而且可以方便的進(jìn)行選擇、交叉、變異等遺傳操作。在求解很多復(fù)雜問(wèn)題時(shí),基因表達(dá)式編程的性能比普通的遺傳編程高出2-4個(gè)數(shù)量級(jí)。
但是,由于GEP是最近幾年才發(fā)展起來(lái)的,GEP作為進(jìn)化算法中的一個(gè)新的分支,研究才剛剛開(kāi)始,沒(méi)有像GA,GP等算法有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和比較系統(tǒng)的方法理論。而且F.Candida在提出GEP
3、時(shí),很多理論是空白的,多是以實(shí)驗(yàn)和假設(shè)為基礎(chǔ),有很大的技術(shù)缺陷,所以GEP需要更加堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)來(lái)填補(bǔ)空白,同時(shí)通過(guò)對(duì)算法改進(jìn),來(lái)提高GEP的運(yùn)行時(shí)間效率和算法性能。
本文主要在對(duì)GEP算法原理和缺陷的研究的基礎(chǔ)上,提出了兩種改進(jìn)算法,并對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,效果很好。主要內(nèi)容如下:
(1)系統(tǒng)介紹了進(jìn)化算法的主要分子,包含GA、GP、GEP算法主要原理、流程和不足之處等;
(2)通過(guò)借鑒生
4、物進(jìn)化原理和分析GEP算法,并對(duì)傳統(tǒng)GEP算法進(jìn)行了兩種改進(jìn),基于克隆選擇的基因表達(dá)式算法(Clonal Selection-based GeneExpression Programming,CSGEP)和基于自適應(yīng)分層的基因表達(dá)式算法(AdaptiVe Hierarchical Gene Expression Programming,AHGEP);
(3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)型算法與傳統(tǒng)GEP算法相比,有效的改善了算法過(guò)早收
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