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投稿时间:2008-05-21 修订日期:2008-06-24
投稿时间:2008-05-21 修订日期:2008-06-24
中文摘要: 传统的基因表达式编程(Gene Expression Programming) 挖掘复杂函数时,存在进化辈数过大、无法跳出局部最优解等问题,本文提出了基于多表达式基因编程的遗传进化算法,提高GEP的全局寻优能力, 主要工作包括:(1)提出了一种新的多表达式基因编程的遗传进化算法(Multi Expression Gene Programming, MEGP); (2)建立了同一染色体内基因多层次编码、解码模型; (3)理论上分析并比较了MEGP算法的表达空间复杂性; (4)实现了多表达染色体遗传进化算法和染色体适应度评价算法. 实验表明, 在解决一般函数挖掘问题中, MEGP成功率是传统GEP的2-4倍.
Abstract:For complex function mining, traditional gene expression programming (GEP) needs large number of evolutionary generations and may plunge into local optimum. To solve this problem, this paper presents a novel evolutionary algorithm based on multiple expression genes programming (MEGP). The main contributions include: (a) provide a novel gene hierarchical representation model to encode solutions of complex function finding; (b) propose a chromosome architecture that allows of a genome with multiple candidate expressions; (c) theoretically analyze and compare the expression space of MEGP algorithm with traditional GEP; (d) implement the MEGP algorithm and the chromosome fitness evaluation algorithm. Extensive experiments show that the success rate of MEPG is 2-4 times of traditional GEP.
文章编号:200800142 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:国家自然科学基金
作者 | 单位 | |
代术成 | 四川大学 | daishucheng@cs.scu.edu.cn |
唐常杰* | 四川大学 | tangchangjie@cs.scu.edu.cn |
朱明放 | 四川大学 计算机学院, 四川 成都 610065 |
Author Name | Affiliation | |
Dai Shu-cheng | Sichuan University | daishucheng@cs.scu.edu.cn |
Tang Chang-Jie | Sichuan University | tangchangjie@cs.scu.edu.cn |
朱明放 |
作者简介:
引用文本:
代术成,唐常杰,朱明放.基于多表达式基因编程的复杂函数挖掘算法[J].工程科学与技术,2008,40(6):121-126.
Dai Shu-cheng,Tang Chang-Jie,朱明放.Automatic Complex Function Discovery based on Multi Expression Gene Programming[J].Advanced Engineering Sciences,2008,40(6):121-126.
引用文本:
代术成,唐常杰,朱明放.基于多表达式基因编程的复杂函数挖掘算法[J].工程科学与技术,2008,40(6):121-126.
Dai Shu-cheng,Tang Chang-Jie,朱明放.Automatic Complex Function Discovery based on Multi Expression Gene Programming[J].Advanced Engineering Sciences,2008,40(6):121-126.