具有学习能力的基因表达式程序设计  

Gene Expression Programming with Learning Ability

作　　者：施游[1] 谢大同[2] 张智勇[1] 

机构地区：[1]湖南师范大学网络中心,中国长沙410081 [2]福建商业高等专科学校计算机系,中国福州350012

出　　处：《湖南师范大学自然科学学报》2010年第1期33-37,共5页Journal of Natural Science of Hunan Normal University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60872039);湖南省教育厅科研资助项目(09C648);湖南师范大学青年基金资助项目(60909)

摘　　要：提出一种融入分布评估算法的GEP算法——LPGEP.该算法不仅通过建立概率模型指导个体演化的方向,而且在演化过程中对最优的几个个体实施参数优化.实验表明该算法不仅增强了基因表达式程序设计的学习能力,而且提高了演化模型的精度.A gene expression programming algorithm embedded with estimation of distribution algorithms,LPGEP,is proposed here.The algorithm can not only build probabilistic model to guide the individuals to evolve,but also carry out parameter optimization,aiming at the best individuals.The experiments show that the algorithm enhances the learning ability of gene expression programming and improves the precision of the model.

关 键 词：学习能力 基因表达式程序设计 分布评估算法 参数优化 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]