用GEP实现复杂函数的自动建模  

Automatic Modeling of Complex Functions Based on Gene Expression Programming

作　　者：莫海芳[1] 康立山[1] 

机构地区：[1]武汉大学计算机学院

出　　处：《系统仿真学报》2008年第11期2828-2831,共4页Journal of System Simulation

基　　金：国家自然科学基金(60473081)

摘　　要：GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果。给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值。在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能。Gene expression programming （GEP）, a novelty genetic algorithm, has brought about a considerable increase in performance in the field of automatic modeling of complex functions. A new method was proposed to compute the gene’s effective length, and then quickly compute the gene’s fitness. Further more, parameters optimization module was used. After a good function was got by GEP, parameters optimization module was used to optimize the parameters. The experiment shows that this algorithm is effective.

关 键 词：基因表达式编程 遗传算法 自动建模 参数优化 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]