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基因表达式编程初始种群的多样化策略 总被引:26,自引:0,他引:26
基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法是遗传家族的新成员,被广泛用于知识发现,其初始种群的质量对进化效率和进化结果至关重要.为了产生优势初始种群,提出了基因空间均匀分布策略(Gene Space Balance Strategy,GSBS),证明了描述编码空间量化性质的GEP编码空间定理.实验表明,GSBS提高进化效率超过20%.GSBS算法的思想还可以应用于其它进化计算中. 相似文献
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遗传算法优化前向神经网络结构和权重矢量 总被引:19,自引:0,他引:19
提出了新的遗传算法优化设计前向神经网络的结构和权重矢量。这种新方法的创新在于:二值码串和实值码串的混合编码方法即保留了传统遗传法的优点,又具有遗传编程和跗策略的优点。 相似文献
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遗传编程运行期个体多样性分析方法及应用 总被引:2,自引:2,他引:0
文中根据遗传算法理论分析了遗传编程中种群多样性对算法收敛特性的影响,提出了一种可行的种群多样性跟踪评测方法,同时提出了优选父代个体的改进方法。以求解旅行商问题为例,通过统计性实验数据验证了改进后的算法较采用同样局部优化的常规遗传算法具有更好的收敛速度和优化解,同时也对改进后算法的相关控制参数选择进行了实验分析,结论为改进算法能获得更好的收敛性能。 相似文献
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基于遗传编程的非线性系统辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
为了实现对非线性系统的辨识,能够对目标系统的结构和参数进行同步辨识,将遗传编程(Genetic Programming,GP)作为辨识工具.使用基本遗传编程算法对非线性静态系统进行辨识-对电厂钢球磨煤机存煤量与产粉量之间的特性关系曲线进行辨识;使用一种改进的遗传编程算法对非线性动态系统进行辨识-对一个二阶离散非线性差分方程进行辨识.所有辨识都取得了满意的结果.遗传编程进化过程中,目标系统的结构与参数同时准确辨识,证明遗传编程非常适合于解决非线性系统辨识问题,并在算法上实现了结构辨识和参数辨识的统一. 相似文献
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遗传编程在符号回归中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传编程是一种新型的搜索优化技术,文章介绍了遗传编程的基本原理,以及遗传编程的算法设计及其实现的几个关键问题,并研究了基于遗传编程方法的符号回归。与传统回归方法相比,该方法得到的拟合函数更精确,具有更广泛的适用性。文中通过对一个函数进行符号回归验证,说明此方法合理可行。 相似文献