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双系统协同进化的基因表达式编程及其在函数发现中的应用 被引量:3
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作者 王超学 吴书玲 张婧菁 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期2314-2320,共7页
受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种... 受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种群中个体的质量;种群干预通过引入随机和镜像个体来提高种群的多样性和全局寻优能力。与权威文献中改进的GEP关于函数发现问题的大量对比实验表明,本文算法在收敛速度、求解质量方面优于对比算法,具有明显的竞争力。 展开更多
关键词 双系统协同进化基因表达式编程 基因库 人工干预系统 函数发现问题
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多表达式编程的函数发现问题研究
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作者 朱明放 任艳玲 张建斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第3期1134-1137,共4页
函数发现问题是数据挖掘研究领域的重要任务之一,研究了基于多表达式编程的函数发现问题,多表达式编程是进化算法最新研究热点。介绍了多表达式编程的主要思想,包括基因结构,遗传算子设计,以及基本算法流程等,阐明了基于多表达式编程挖... 函数发现问题是数据挖掘研究领域的重要任务之一,研究了基于多表达式编程的函数发现问题,多表达式编程是进化算法最新研究热点。介绍了多表达式编程的主要思想,包括基因结构,遗传算子设计,以及基本算法流程等,阐明了基于多表达式编程挖掘函数关系的适应度函数设计方法。实验研究了多表达式编程挖掘函数关系,结果表明,多表达式编程基因编码效率高,空间利用率高,函数发现的能力强。 展开更多
关键词 多表达式编程 基因表达式编程 函数发现问题 进化计算 数据挖掘
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