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进化计算中的精英个体产生策略
引用本文:胡建军;彭宏.进化计算中的精英个体产生策略[J].华南理工大学学报(自然科学版),2009,37(1).
作者姓名:胡建军;彭宏
作者单位:华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510006  
基金项目:国家自然科学基金,广东省自然科学基金,广东省科技攻关项目,广东商学院博士启动项目 
摘    要:初始种群是影响基因表达式编程算法(GEP)的重要因素之一。提出了精英个体产生策略,产生具有较高的适应度的精英个体,使种群从一个较高的基础上开始进化,从而提高种群的进化效率。在此基础上,提出了综合精英个体产生策略和基因空间均匀分布策略优点的综合种群产生算法。实验表明,精英个体产生策略可以提高进化效率17%,综合算法可以更加有效地提高系统的进化效率。以上算法的思想还可以应用于其它进化计算中。

关 键 词:遗传算法  基因表达式编程  函数挖掘  初始种群  
收稿时间:2008-2-22
修稿时间:2008-5-12

Elitism Producing Strategy in Genetic Computing
HU Jian-Jun.Elitism Producing Strategy in Genetic Computing[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2009,37(1).
Authors:HU Jian-Jun
Abstract:Initial population is one of the factors that influence the evolution of gene expression programming. Elitism producing strategy (EPS) is introduced, which can produce the chromosomes with higher fitness. So the evolution can be started from a higher level. A combination algorithm fusing the positives of elitism producing strategy and gene space balance strategy is presented. The simulation experiments show that EPS can increase the evolutionary efficiency by 17%. The combination algorithm can increase the evolutionary efficiency more markedly. The ideas presented here can be used in other evolutionary computation else.
Keywords:Genetic Algorithm  GEP  Function Mining  Initial population
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