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演化硬件是近年来新兴的研究热点,它是演化算法和可编程逻辑器件相结合而形成的硬件设计新方法。在演化硬件中门电路的优化设计是一个重要的研究领域。提出一种新的基于基因表达式程序设计(GEP)的算法来进行复杂优化电路的设计,通过仿真实验表明,该算法不仅收敛速度快,而且还能利用该算法优化大规模的门电路,克服了传统优化方法的求解速度慢甚至不收敛等缺点。该算法较传统的电路优化方法更简单、更高效。 相似文献
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该文提出了一种改进的基因表达式程序设计的遗传进化算法PGEP,新的算法引入三个算子:(1)基于精英保存策略的精英子空间算子;(2)基于全局收敛策略的变重组、变换概率Pc和变变异概率Pm算子;(3)基于群体搜索技术的变维子空间算子。将改进的基因表达式程序设计应用于函数建模,获得满意的结果。 相似文献
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基因表达式编程(Gene Expression Programming)是进化算法的最新成果。它继承了遗传算法(GA)编码简单与遗传程序设计(GP)有巨大空间搜索能力的优点。提出一种新的GEP解码方法:GEP的非物理树解码算法。其在不影响原算法其他性质的情况下极大地提高了传统解码算法的运行速度,在一定程度上解决了GEP进化过程中表达式树(Expression Tree,ET)建立和释放消耗巨大时空资源的瓶颈。 相似文献
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提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。 该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体,并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。 相似文献
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采用免疫算法和基于基因表达式编程的混合算法建立了股票指数预测模型。实验结果显示,该模型能够以相当高的精度预测股票指数。 相似文献
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提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程算法(UGEP),该算法对经典的GEP算法做了以下改进:利用混合水平均匀表的构造对初始种群的产生进行改进,保证了解分布的均匀性;引入自适应多亲杂交算子,用均匀优化代替随机进化。从理论上分析并证明了UGEP更具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的GEP。试验结果也证明,在求解函数拟合和时间序列预测等实际问题时,对比同类算法,UGEP算法体现出了较大的优越性。 相似文献
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摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的标定方法具有很多的缺陷。提出了一种新的双目视觉摄像机标定方法,通过引入基因表达式程序设计算法,挖掘其中潜在的坐标函数关系。将GEP标定方法与同类方案进行了比较,实验结果表明:新算法有效地提高了标定精度,加快了运算时间,具有较高的实用价值。 相似文献
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结合主成分分析和基因表达式编程,提出了一种基于PCA的优化基因表达式编程的新算法,并将其应用在爆破振动峰值速度和主频率的预测。该算法首先利用主成份分析方法对影响爆破振动的参数进行预处理,有效地减少预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,而后通过基因表达式程序设计建立爆破振动预测模型。结果表明,基于PCA的优化基因表达式编程算法比BP神经网络等其他算法得到的结果具有更高的预测精度和稳定性。 相似文献
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