快速跳出局部最优的VPS-GEP算法  

VPS-GEP: Skipping from Local Optimization Fast Algorithm

作　　者：胡建军[1] 唐常杰[1] 彭京[1] 陈宇[1] 元昌安[1] 刘齐宏[1] 

机构地区：[1]四川大学计算机学院

出　　处：《四川大学学报（工程科学版）》2007年第1期128-133,共6页Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(6047307190409007);四川省青年软件创新基金(816);国家973计划基金(2002CB111504);教育部博士点基金(20020610007);广西自然科学基金(桂科自0339039);四川省科技攻关项目(2006Z01-027)资助项目

摘　　要：传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正比,用两个标准测试函数和一个标准测试数据集测试了VPS-GEP算法的函数挖掘能力和效率。实验表明,VPS-GEP算法可以减少进化停滞代数55%以上。The traditional Gene Expression Programming（GEP） has the deficiency of local optimization. In order to solve this problem, VPS-GEP （ Various Population Strategy GEP）, an algorithm for evolution skipping from local optimization fast,was proposed. It was proved that the time for per-generation evolution increases with the size of population under probability sense. The ability of mining function and efficiency of VPS-GEP was tested by two standard test functions and one standard dataset. The experiments showed that VPS-GEP algorithm decreases the generation-stagnancy over 55 %.

关 键 词：GEP 遗传算法 函数挖掘 基因多样性 VPS-GEP 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]