基于克隆选择原理的基因表达式程序设计  

Gene expression programming based on Clonal selection principle

作　　者：薛思清[1] 张求明[1] 康立山[1] 

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)计算机学院,湖北武汉430074

出　　处：《计算机工程与设计》2008年第14期3706-3708,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(60473081);中国地质大学(武汉)优秀青年教师资助计划基金项目(CUGQNL0644)

摘　　要：提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP)。基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支。GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容。CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力。Gene expression programming （GEP）, as a new genetic programming method, is proposed as a new branch of evolution computation. However, less interesting is paid to the use of alternative search strategies within GEP. A novel GEP algorithm based on clonal selection principle （CS-GEP） is proposed. CS-GEP simulated the clonal selection process and correspondingly the new clonal operator and mutation operator are defined, and hence CS-GEP is able to obtain the better ability to explore the solution space. The experimental results on symbolic regression problems show the approach more powerful than GEP in accuracy and efficiency.

关 键 词：基因表达式程序设计 克隆选择原理 搜索策略 表达能力 混合算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]