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基因表达式编程中的精英个体产生策略

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:3
摘 要:为提高基因表达式编程(GEP)算法的进化效率,提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略.该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离,采用随机方式在较短时间内产生具有较高个体适应度的染色体,从而在
  • 【题 名】基因表达式编程中的精英个体产生策略
  • 【作 者】胡建军 彭宏
  • 【机 构】华南理工大学计算机科学与工程学院 广东广州510006
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 102-105页 共4页
  • 【关键词】遗传算法 基因表达式编程 进化效率 精英 函数挖掘 初始种群
  • 【文 摘】为提高基因表达式编程(GEP)算法的进化效率,提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略.该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离,采用随机方式在较短时间内产生具有较高个体适应度的染色体,从而在初始种群中快速产生精英个体,使种群可以从一个较高的基础上开始进化,缩短了GEP算法的进化距离,从而提高了种群的进化效率.实验结果表明,在GEP算法挖掘函数的过程中,采用文中提出的策略,可以使GEP算法的进化效率提高17%.
 
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  • (1) 遗传算法,基因表达式编程,进化效率,精英,函数挖掘,初始种群
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