一种基于PCA的GEP算法及在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

在研究主成分分析和基因表达式程序设计的基础上，提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计新算法，并将其用于采煤工作面瓦斯涌出量的预测．该算法先采用主成分分析方法对影响瓦斯涌出的变量进行降维处理，有效地减少预测模型的输入量，消除输入数据间的相关性，再用基因表达式程序设计建立采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划和基因表达式等其他算法得到的结果具有更高的预测精度和稳定性．     

结合独立发电商和环境保护的电源规划模型

给出了电力市场环境下的电源规划模型,充分考虑了两者对电源规划工作的影响.为了从根本上克服“组合爆炸”问题,结合电源规划具体工程实际,提出了一种实用且快速的电源规划算法,以电源投资费用等年值最小为目标函数,结合了相关技术约束(水火电平衡、电力平衡、电源投产/电厂开工时间)条件.通过对一个实际系统的测试,表明提出的模型和算法是可行、有效的.     

求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D（基于分解的多目标遗传算法）求解算法（MOEA/D-GEP）.该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入下一次真实适应值的计算.采用国际公认的ZDT,DTLZ等测试函数进行实验验证,并与MOEA/D-EGO演化多目标优化算法进行了比较.实验结果表明：该算法在IGD性能指标上有较好的表现,说明将演化建模技术引入MOEA/D算法提高了种群个体分布模型的精度,降低了求解复杂多目标优化问题的计算成本.     

基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计

终端区飞机排序是空中交通流量管制部门关注的热点问题,通过研究基因表达式编程在终端区飞机排序中的应用,设计了可回溯基因表达式编程的优化排序算法。该算法在染色体进化时使用改进的操作算子——最大区间约束倒置操作符,解决进化中出现的无效解和无用解问题;在种群繁衍时采用了回溯进化技术,为较优种群更好地保存,对回溯栈的操作改进为不...     

一种基于GEP的程序不变量动态发现方法

利用GEP(基因表达式编程)获取最优解的函数发现能力和数学理论的精确计算能力获得较客观的程序不变量的预置形式,能够进行目前技术没有处理的函数型程序不变量的发现生成工作.在函数型程序不变量范围内,有效地克服了目前程序不变量发现技术中存在的两个缺点,即计算盲目性与程序不变量形式预置的主观性.整个工作可以理解为是对目前程序不变量发现技术的一个扩展,它拓广了原有技术可发现的程序不变量种类,增大了从程序运行轨迹数据中发现更多不变量的可能性.     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP(Gene Expression Programming )算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法(DS-GEP:Gene Expression Programming based on diversified development strategy)。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

基于GEP自动聚类算法的视频关键帧提取方法

视频关键帧提取技术是视频数据处理研究领域的热点研究问题.该文针对现有的镜头边界检测技术不能有效提取关键帧的不足,提出一种基于小波边缘检测算子的自适应分块视频镜头边界检测算法.通过检测视频镜头变化,得到分割的镜头,然后对视频帧提取图像特征,并利用基因表达式编程(GEP)的自动聚类功能对视频帧进行聚类,提出并实现了基于GEP自动聚类的视频关键帧提取算法(KFC‐GEP).实验证明该方法能较好的提取视频序列的关键帧.     

基于Kriging的多重GEP演化建模趋势分析圈定区域化探异常研究

化探异常是找矿的重要依据.传统地质统计方法具有无偏、最优等特点,但要求数据呈正态分布,而实际应用往往不符合统计假设;近年来分形理论被大量应用于地球化学异常确定,但存在需要平滑处理数据、不适合含特高品位值等问题;采用随机模拟进行空间分析往往忽视了数据空间分布的结构性特征.本研究利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)在复杂数据建模方面的优势,提出GEP演化建模与空间结构分析有效结合的研究思路,通过克立格选择邻域样品,增强数据空间局部结构信息,采用GEP进行空间趋势分析,并利用多重演化建模技术修正趋势面模型.在云南个旧锡铜多金属矿床的应用实例表明,该研究充分利用了局部空间结构信息,强化局部区域的估值结果,提高建模精度,为有效圈定致矿异常提供新的解决途径.     

基于基因表达式编程的网格调度节点选取算法

为了在网格的动态分域调度机制中,更前瞻性地动态选取域内“计算结点”,解决原传统算法中需要依赖专业知识,而使选取过程具有主观性和盲目性的问题,提出了基于基因表达式编程(GEP)的网格调度域计算结点的选取算法.并通过对基于传统遗传算法进行选取和基于GEP进行选取的算法的比较,实验证明了该算法的优越性与实用性.     

进化计算中的精英个体产生策略

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。