基于動態(tài)評估策略的GEP算法在函數(shù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf

1、信息社會使人們對于數(shù)據(jù)的重視程度越來越突出，人們希望挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律。因此，找到一種高效、準(zhǔn)確的函數(shù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)方法是數(shù)據(jù)挖掘方面的一個研究重點。演化計算在函數(shù)挖掘問題上發(fā)展迅速，而其中的基因表達(dá)式編程(GEP)技術(shù)又是近幾年來發(fā)展起來的全局優(yōu)化搜索技術(shù)，其超強(qiáng)的搜索能力和極高的進(jìn)化效率，使它迅速在許多領(lǐng)域里得到了廣泛的應(yīng)用。 本文綜述了基因表達(dá)式編程與演化計算的研究現(xiàn)狀；概述了演化計算的發(fā)展過程、特點及其分支；詳細(xì)闡述了基因表

2、達(dá)式編程的各個關(guān)鍵技術(shù)，包括基因表達(dá)式編程的基因和染色體構(gòu)成，適應(yīng)度函數(shù)和遺傳算子的設(shè)計；介紹了基因表達(dá)式編程優(yōu)于遺傳編程和遺傳算法的特點。 為提高基因表達(dá)式編程發(fā)現(xiàn)知識效率，本文對經(jīng)典GEP進(jìn)行了改進(jìn)，提出基于動態(tài)評估策略的函數(shù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)。將逐步權(quán)重自適應(yīng)(SAW)應(yīng)用于基因表達(dá)式編程中適應(yīng)度函數(shù)的動態(tài)調(diào)整，用于提高求適應(yīng)度效率。提出了逐步權(quán)重自適應(yīng)算法(GEP-SAW)。為驗證GEP-SAW算法的正確性及有效性，將算法應(yīng)用于函