一种固定结构多种群GEP算法  

A fixed structure and multi-population GEP algorithm

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作  者:杨战中[1] 良梓[2] 吴晓军[1,2] 

机构地区:[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072 [2]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062

出  处:《纺织高校基础科学学报》2013年第3期378-382,387,共6页Basic Sciences Journal of Textile Universities

基  金:国家自然科学基金资助项目(11172342);教育部"新世纪优秀人才支持计划"资助项目(NCET-11-0674);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK201101001)

摘  要:在经典的基因表达式编程算法(GEP)理论基础上,提出了一种固定结构多种群GEP算法(FSMGEP).该算法在解的描述中采用了具有固定长度的线性符号串结构,通过重新定义遗传算子及适应度计算过程降低了算法的计算复杂性;在求解过程中采用多种群协同进化思想增强解的多样性,并引入爬山算法对参数进行局部优化,提高了算法的求解精度与效率.最后在语音信号序列预测中的应用表明,FSMGEP算法较经典GEP在收敛速度和收敛精度上均有明显提高.A fixed structure and multi-population GEP algorithm (FSMGEP) was proposed based on the tradition-al gene expression programming (GEP) theory .The linear string structure with fixed length was used in the de-scription of the individual ,which decreased the computation complexity .The collaborative evolutionary thought of multi-population was introduced in the FSMGEP to improve the diversity of the individuals .And the hill-climbing algorithm was utilized to optimize the parameters ,which improved the accuracy and efficiency of the FSMGEP .The application in the prediction of speech signals showed that the FSMGEP has better convergence speed and precision than the traditional GEP .

关 键 词:GEP 人工智能 遗传算法 遗传规划 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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