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传统基因表达式编程算法的进化过程使用一成不变的变异率和交叉率,忽略了进化中种群的动态变化,导致GEP算法有可能陷入局部最优.为此,做了如下探索:(1)形式化尖Γ云模型,GEP模式和适应度隶属度等概念;(2)提出了新概念尖Γ云变异率和交叉率;(3)设计了尖Γ云调整算法(Cusp Gamma Cloudy Adjust Algorithm)和基于尖Γ云的GEP算法(Gene Expression Programming Based on Cusp Gamma Cloud),借助云模型的特点,动态改变变异率和交叉率;(4)实验表明,新算法改善了进化性能,平均适应度提高达7%,最高适应度提高8%,平均进化代数下降10%以上. 相似文献
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