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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。 该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体,并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达,用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。  相似文献   

2.
介绍了基因表达式编程方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出了一种基于动态变异算子的改进的GEP算法--IGEP(improved GEP)算法.动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度.还对算法进行了复杂度和收敛性分析.最后设计了一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明该算法优越于经典GEP算法,非常有效且具有较广泛的通用性.  相似文献   

3.
贾丽媛 《计算机应用》2007,27(7):1760-1762
该文提出了一种改进的基因表达式程序设计的遗传进化算法PGEP,新的算法引入三个算子:(1)基于精英保存策略的精英子空间算子;(2)基于全局收敛策略的变重组、变换概率Pc和变变异概率Pm算子;(3)基于群体搜索技术的变维子空间算子。将改进的基因表达式程序设计应用于函数建模,获得满意的结果。  相似文献   

4.
基因表达式编程(GEP)采用的已有单点重组、两点重组、插串等遗传操作有很大概率发生在基因的非编码区,导致搜索过程中遗传操作前后的基因解码成相同的表达式树,这在一定程度上影响了GEP的搜索性能。为解决这一问题,提出了一类基于开放读码框架的遗传算子,这类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解码成不同的表达式树。实验结果表明,与已有的同类遗传算子相比,提出的遗传算子缩短了GEP算法进化代数,提高了算法的成功率。  相似文献   

5.
基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
钱晓山 《计算机工程》2009,35(5):200-202
介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP算法,动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度,对算法进行了复杂度和收敛性分析。设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明,该算法优于经典GEP算法,具有较广泛的通用性。  相似文献   

6.
基因表达式编程(gene expression programming,GEP)是函数发现的有力工具,但传统的GEP存在早熟缺陷,为了解决这一问题,已有的研究方法均是在早熟发生后采取补救的措施,导致效率的降低。采用了预警思路来防止GEP早熟现象的发生。主要工作如下:(1)通过对种群个体多样性的评价,提出基于多样性贡献的最优个体选择机制,设计了基于融合适应度和多样性贡献的GEP进化算法diversity contribution-GEP(DC-GEP);(2)提出了一种进化辈数自动确定的方法,实现了自适应的DC-GEP进化算法;(3)实验表明,DC-GEP对于复杂函数挖掘的算法性能比标准GEP在进化效率上平均提高了70%。  相似文献   

7.
提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程算法(UGEP),该算法对经典的GEP算法做了以下改进:利用混合水平均匀表的构造对初始种群的产生进行改进,保证了解分布的均匀性;引入自适应多亲杂交算子,用均匀优化代替随机进化。从理论上分析并证明了UGEP更具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的GEP。试验结果也证明,在求解函数拟合和时间序列预测等实际问题时,对比同类算法,UGEP算法体现出了较大的优越性。  相似文献   

8.
基于差分进化基因表达式编程的全局函数优化   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了提高基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)在函数优化时的效率,将差分进化(Differ-ential Evolution,DE)引入到GEP中,提出了基于差分进化的基因表达式编程的全局优化算法DEGEPO.主要工作包括:(1)针对全局函数优化问题,根据GEP和DE的特点设计了新的基因编码;(2)设计了新的变异和交叉算子;(3)提出了DEGEPO算法并进行了算法分析;(4)实验验证了算法的有效性.相对于传统GEP,DEGEPO,优化结果精度平均提高了2~4个数量级.  相似文献   

9.
在大样本、多种群、高进化代数的情况下,基因表达式编程(GEP)容易产生冗余个体染色体有效串,从而影响计算性能。为解决该问题,提出一种基于内存检测种群冗余的算法MPRRGEP。分析单基因、多基因对种群冗余性的影响,设计个体染色体有效性的测度方法。提出内存Hash种群映射删冗算法,在内存中索引个体染色体数据,减少相同有效串的重复计算次数,大幅提高GEP计算性能。实验结果表明,相比传统GEP算法,MPRRGEP算法平均减少60%以上的计算时间。  相似文献   

10.
王艳春 《计算机应用研究》2009,26(10):3687-3689
为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一种基于GEP-BP网络集成的两层结构预测模型。首先利用基因表达式编程(GEP)的全局搜索能力同时进化设计BP网络的结构和连接权,并将进化最后一代的个体用BP算法进一步训练学习,然后采用组合方法将部分个体集成构成模型的第一层;根据神经网络输出之间具有相关性,用第二层网络对第一层的预测结果进行精炼。用PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明提出的模型能有效预测蛋白质二级结构,将预测精度提高到73.02%。  相似文献   

11.
基于子句权重学习的求解SAT问题的遗传算法   总被引:7,自引:1,他引:7  
该文提出了一种求解SAT问题的改进遗传算法(SAT—WAGA).SAT-WAGA算法有多个改进性特点:将SAT问题的结构信息量化为子句权重,增加了学习算子和判定早熟参数,学习算子能根据求解过程中的动态信息对子句权重进行调整,以便防止遗传进程的早熟,同时,算法还采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.该文最后描述了实现包括SAT—WAGA等多个算法的实验系统,对选择最佳早熟判定参数值给出了一些有效的建议.实验结果表明:与一般遗传算法相比,SAT—WAGA算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善.  相似文献   

12.
一种改进选择算子的遗传算法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟生物进化的智能算法,被广泛应用于求解各类问题。简单遗传算法(Simple GA)仅靠变异产生新的数值,常常存在搜索精确度不高的问题。针对这个问题,对SGA的选择算子进行改进,即把相似个体分在同一组中,以组为单位进行选择,并通过该组个体的特点进行高斯搜索生成新的群体。这样使得GA在搜索过程中不仅可以很好地保持个体的多样性,并且可以提高解的精确度。通过对11个函数(单峰和多峰)的仿真实验,证明了采用新的选择算子后,GA在求解问题的精确度上有了很大地改善。  相似文献   

13.
针对一般组合电路的优化算法复杂、优化过程时间长、优化效率偏低等问题,提出一种人工选择方式下的组合电路优化算法。该算法模拟物种进化时的家养模式,将最小项作为基因,函数表达式作为染色体,把逻辑电路的优化过程演变为遵循电路定律的基因变异、重组、寻优的过程。算法通过有利的变异条件,提高了算法的收敛速度和效率。通过与简单免疫、多目标遗传、自适应免疫算法的实验比较,证明了该算法的有效性和优越性。  相似文献   

14.
This paper presents a new method for discovering the parameters of a fuzzy system; namely, the combination of input variables of the rules, the parameters of the membership functions of the variables, and a set of relevant rules from numerical data using the newly proposed bacterial evolutionary algorithm (BEA). Nawa et al. (1997) proposed the pseudobacterial genetic algorithm (PBGA) that incorporates a modified mutation operator called bacterial mutation, based on a biological phenomenon of microbial evolution. The BEA has the same features of the PBGA, but introduces a new operation, called gene transfer operation, equally inspired by a microbial evolution phenomenon. While the bacterial mutation performs local optimization within the limits of a single chromosome, the gene transfer operation allows the chromosomes to directly transfer information to the other counterparts in the population. The gene transfer is inspired by the phenomenon of transfer of strands of genes in a population of bacteria. By means of this mechanism, one bacterium can rapidly spread its genetic information to other cells. Numerical experiments were performed to show the effectiveness of the BEA. The obtained results show the benefits that can be obtained with this method  相似文献   

15.
遗传算法与人工免疫算法对车间调度问题求解   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对求解job-shop调度问题中存在的易出现局部最优、效率低下的问题,提出了一种新算法。该算法 采用了一种评价种群过早收敛标准的方法,引进了新的加快遗传算法进化速度的交叉算子,最后设计了人工免 疫算法中疫苗的提取和接种方法,即基于加工机器的基因片断抽取疫苗方法和最后完工机器个体的接种方法。 通过实验证明该算法能够有效地解决易出现局部最优、效率低下等问题。  相似文献   

16.
基于构建基因库求解TSP问题的改进遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章针对TSP问题设计了一种将基因库和遗传算法结合起来的新算法,该算法首先构建一个基因库,在单亲演化中利用基因库指导种群的进化方向,其次在此基础上采用单亲进化遗传算法中的基因重组操作,保留每次获得的最好解组成初始种群,最后采用顺序交叉算子进行群体演化。给出的实验结果显示,该算法所获得的解与最优解的相对误差都不超过2%,该算法的收敛速度和寻优能力明显优于该问题的单亲进化遗传算法。  相似文献   

17.
一种实数编码量子进化算法及其收敛性   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于量子计算理论和进化理论,提出一种新的量子进化算法--基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,该算法以实数矩形区域表示基因,一条染色体携带多个个体信息,利用量子态叠加和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成进化过程,理论分析证明了算法具有全局收敛性,实验结果表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.  相似文献   

18.
采用基于自然数编码染色体、改进型交叉算子并增加内外扰动策略,构造出一种改进型遗传算法。详细介绍了此算法的基本原理,并进行了代表性算例实验与结果分析。实验表明,该算法收敛速度快,有效地遏制了早熟收敛,防止了进化过程中最优解的退化,改善了遗传算法的性能,提高了算法优化效率,是求解车辆路径问题的一种有效算法。  相似文献   

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