| CC-GEP:基于聚类竞争的基因表达式编程新算法 |
| |
| 作者姓名： | 巩杰 唐常杰 徐开阔 段磊 魏绪仲 姜页希 |
| |
| 作者单位： | 四川大学计算机学院,成都,610065 |
| |
| 基金项目： | "十一五"国家科技支撑计划项目,国家自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 基因表达式编程(GEP)融合了遗传算法和遗传编程的优点,进化速度提高了2～4个数量级,但在解决复杂问题时仍存在早熟现象. 为解决这个问题,做了下列工作:(1)定义了种群多样性度量和选择压力,分析了传统GEP算法选择操作的不足;(2) 把聚类思想引入选择操作中,提出了基于聚类竞争GEP算法CC-GEP(GEP based on Cluster Competition),证明了CC-GEP能自适应地根据种群多样性调节选择压力;(3) 实验表明CC-GEP比传统GEP成功率高36%,模型精度R-square提高8%,多次运行的最优适应度平均值提高了8%,说明CC-GEP算法更加稳定,较好地克服了GEP的早熟问题.
|
| 关 键 词： | 基因表达式编程 早熟 选择算子 聚类 |
| 收稿时间： | 2008-12-21 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》下载全文 |
|
