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《长沙理工大学》 2015年
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基于开放读码框架的改进GEP算法研究

陈威虎  
【摘要】:基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)采用了GA(Genetic Algorithm,GA)中简洁线性编码方式,同时通过基因解码算法把线性基因线性串映射成复杂的树结构,综合了GP(Genetic Programming,GP)中种群个体能够表示复杂问题解空间的特点,从而达到了使用简短的线性串表示的个体处理复杂问题的目的,并在搜索性能上提高了2~4个数量级。本文在对GEP解空间搜索效率的研究中发现,不管是局部搜索效率还是全局搜索效率,都存在搜索效率不高的问题。针对这一问题,本文主要在开放读码框架(Open Read Frame,ORF)的理论基础上提出了两种改进的GEP算法:(1)在对GEP的遗传算子和ORF的研究发现,基因存在非编码区,如果基因的重组、插串等遗传操作发生在这段非编码区内,则染色体对应的表达式树将还是同遗传操作之前相同,从而导致算法对解空间的重复搜索,降低了算法的搜索效率。根据这一传统GEP遗传算子的缺陷,重新设计重组算子和插串算子用于GEP算法以提高空间搜索能力。这种算子从基因的编码区中选取作用点,以保证遗传操作将改变编码区中的基因片段,从而使遗传操作后的基因能映射成不同的表达式树。实验结果表明改进的GEP算法缩短了进化代数,提高了进化成功率。(2)根据对整个GEP算法的流程发现,在演化进行到后期,种群趋于同一化,这一现象体现了算法对全局解空间搜索能力的不足。针对这一问题,本文从相同或相似基因解码结构的所占比例考虑种群的多样性,提出了一种新的GEP算法。该算法在ORF框架下融入基于基因解码结构的种群多样化策略,在整个进化过程中控制具有相同或相似基因型结构的染色体比例达到提高染色体之间的差异度的目的,从而预防进化陷入局部收敛的目的。实验结果表明改进的GEP算法能有效控制染色体的多样性,预防进化陷入局部收敛。
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:Q811.4;TP18

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1 陈威虎;基于开放读码框架的改进GEP算法研究[D];长沙理工大学;2015年
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