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基于中性突变的朴素基因表达式编程
被引量：
7
1
作者
朱明放
唐常杰
+3 位作者
代术成
陈瑜
乔少杰
向勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期292-299,共8页
分子进化中性学说认为生物的进化主要是由中性突变决定的.基因表达式编程(GEP)是一种将基因型和表现型分离的新的进化模型,其突出表现在基因组存在不被表达的中性区.基于朴素基因表达式编程(NGEP)模型研究了NGEP中性区在进化中的作用....
分子进化中性学说认为生物的进化主要是由中性突变决定的.基因表达式编程(GEP)是一种将基因型和表现型分离的新的进化模型,其突出表现在基因组存在不被表达的中性区.基于朴素基因表达式编程(NGEP)模型研究了NGEP中性区在进化中的作用.主要工作包括:1)进一步完善了基于完全树编码方案的NGEP模型的概念;2)分析了传统GEP和NGEP的基因中性区域特点,指出NGEP存在更自由灵活的中性区域;3)通过控制基因长度和基因数量,调控中性区的大小和数量,研究了NGEP和传统GEP的中性区域在进化中的特殊作用,验证了NGEP的有效性;4)实验表明,在存在相同适度的中性区域条件下,NGEP比传统GEP进化更有效,且NGEP的成功率随中性区域的增加不会发生剧烈变化.
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关键词
中性遗传
中性区域
基因表达式编程
朴素基因表达式编程
进化计算
下载PDF
职称材料
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
被引量：
5
2
作者
朱明放
唐常杰
+2 位作者
陈安龙
代术成
于中华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期284-288,310,共6页
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算...
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.
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关键词
紧致压力
紧致解
函数发现问题
朴素基因表达式编程
下载PDF
职称材料
题名
基于中性突变的朴素基因表达式编程
被引量：
7
1
作者
朱明放
唐常杰
代术成
陈瑜
乔少杰
向勇
机构
江苏技术师范学院计算机工程学院
四川大学计算机学院
西南交通大学信息科学与技术学院
成都电子机械高等专科学校计算机工程系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期292-299,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60773169)
国家"十一五"科技支撑计划基金项目(2006BAI05A01)
+1 种基金
江苏技术师范学院博士启动基金项目(KYY09001)
国家博士后科学基金项目(20090461346)~~
文摘
分子进化中性学说认为生物的进化主要是由中性突变决定的.基因表达式编程(GEP)是一种将基因型和表现型分离的新的进化模型,其突出表现在基因组存在不被表达的中性区.基于朴素基因表达式编程(NGEP)模型研究了NGEP中性区在进化中的作用.主要工作包括:1)进一步完善了基于完全树编码方案的NGEP模型的概念;2)分析了传统GEP和NGEP的基因中性区域特点,指出NGEP存在更自由灵活的中性区域;3)通过控制基因长度和基因数量,调控中性区的大小和数量,研究了NGEP和传统GEP的中性区域在进化中的特殊作用,验证了NGEP的有效性;4)实验表明,在存在相同适度的中性区域条件下,NGEP比传统GEP进化更有效,且NGEP的成功率随中性区域的增加不会发生剧烈变化.
关键词
中性遗传
中性区域
基因表达式编程
朴素基因表达式编程
进化计算
Keywords
gene
tic
neutrality
neutral
region
gene
expression
programming
naive
gene
expression
programming
evolutionary
computation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
被引量：
5
2
作者
朱明放
唐常杰
陈安龙
代术成
于中华
机构
江苏技术师范学院计算机工程学院
四川大学计算机学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期284-288,310,共6页
基金
国家自然科学基金(60773169)
江苏技术师范学院博士启动资金(KYY09001)的资助
文摘
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.
关键词
紧致压力
紧致解
函数发现问题
朴素基因表达式编程
Keywords
compact
pressure
compact
solving
finding
function
problem
naive
gene
expression
programming
分类号
TP311.6 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于中性突变的朴素基因表达式编程
朱明放
唐常杰
代术成
陈瑜
乔少杰
向勇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010
7
下载PDF
职称材料
2
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
朱明放
唐常杰
陈安龙
代术成
于中华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
下载PDF
职称材料
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