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1.
遗传规划算法在化合物设计、筛选研究中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
采用计算机科学中新兴的遗传规划算法思想,结合化学物质的本质特点,运用进化操作来实现化合物的合成设计和筛选。文中针对算法运用讨论了函数集、终止集问题,通过计算元素组成的字符串的化合价的结果来确定适应度函数,既符合化学学科的本质规律,又满足了算法的要求。通过复制、交换和突变操作,经过多代次的进化终止,取得了满意的结果。从实验可以看到,经过遗传规划算法的操作,得到了很多合理的化合物设计和筛选结果。所以说,该方法的应用有效地促进了化合物实验合成和筛选。文章还针对其实用性,从化学本质出发,提出了建议和研究方向。可以说本文是遗传规划在化学化合物合成筛选中运用的成功探索,同时也为进一步研究打下了坚实的基础。  相似文献
2.
GP——基于规划图的遗传规划算法   总被引:2,自引:2,他引:5  
图规划是智能规划领域近年来出现的一种新的规划方法,对智能规划的发展有着重要的影响.图规划的规划产生过程分为两个主要步骤,首先用动作的前提条件和效果产生一个谓词和动作交错出现的图--规划图,然后在规划图中抽取规划解.而第二步往往更为困难和耗时.文章依据遗传算法对规划图提出一种新的解抽取方法,以一种简明、直观的形式给出染色体的编码方式,并在此基础上定义了各种遗传操作算子,将遗传算法引入图规划算法,充分利用遗传算法的并行全局搜索能力实现规划解的搜索.实验表明,在求解大规模的规划问题时,文中的遗传规划算法在求解速度和找到的规划解的质量两方面均显示出优越性.  相似文献
3.
自动程序修复方法研究进展   总被引:1,自引:1,他引:0  
自动程序修复帮助开发者降低人工修复bug的成本.基于测试集的修复方法旨在生成能够通过测试集的代码补丁,以使程序正常运行.回顾了基于测试集的程序修复的现有文献,按照自动修复方法和实证基础两个方面陈述了研究进展.首先,将已有的自动修复方法划分为3类,分别是基于搜索的、基于代码穷举的和基于约束求解的补丁生成方法;其次,细致地描述了程序修复的实证研究基础以及该研究领域中的争议;然后,简要介绍了程序修复的相关技术作为修复方法的补充;最后做出总结,描述了面临的机遇和挑战.  相似文献
4.
描述了一种产生循环不变式主要部分的方法。该方法的基本思想是在每一次循环条件变化时记录下程序变量的值,生成相应的跟踪表,从跟踪表中获得程序变量之间的函数关系构成循环不变式的主要部分。程序变量之间的函数关系则利用遗传规划对跟踪表中数据执行符号回归得到。  相似文献
5.
陈羲  李淼  袁媛  高会议  郑高伟 《计算机工程》2010,36(24):147-149
普通遗传进化算法在解决模型拟合问题中,建模与优化顺序结构时优化效果有限、拟合速度慢、稳定性低。针对上述问题,提出基于协同进化遗传算法的模型拟合算法。该算法将建模与优化问题抽象成多种群间协同进化,通过种群间整体的适应度值交换,将种群关联起来,扩大智能算法建模过程中参数优化的时空作用范围。各种群间含有不同基因表达,在解决局部问题时具有自包含性,有利于更好地发挥各智能算法(遗传算法、遗传规划)的优势。实验结果表明,该算法的稳定性和收敛速度优于传统遗传进化算法。  相似文献
6.
针对数据挖掘领域分类问题的特点.提出了基于多神经树集成的分类模型(CMBNTE).该模型利用改进遗传规划算法和粒子群算法,实现单个神经树模型的优化;借鉴集成学习思想,将多个神经树模型组合成最终的分类模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,该模型能较好地解决分类问题,尤其适用于多分类属性的复杂分类问题.  相似文献
7.
提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参数的共同学习,并用混合基函数实现目标函数的逼近,改变了人们通常用同类型基函数来实现目标函数逼近的方式.数值仿真结果表明,提出的网络建模与逼近方法具有较高的逼近精度.  相似文献
8.
演化艺术通过演化计算演绎出众多妙趣横生的图片,使人们的生活更加多姿多彩.传统演化艺术系统,多采取基于树的表示法,由人工筛选父代基因优良的种群,经由交叉或突变操作,生成子代种群.自动演化艺术系统的出现,使用户从适应度函数的工作中解脱,系统可以自动寻求目标最优解.重点研究了基于图表示法的笛卡尔遗传规划(CGP),采用Q-Learning机器方法重新定义了选择策略,使得系统不仅可以独立寻找目标最优解,还能自动寻找到达最优解的最优路径.  相似文献
9.
不同于传统的去相关,去冗余的压缩方法,提出一种基于元胞自动机模型的二值图像压缩算法。该算法用遗传规划算法搜索出较优的元胞自动机规则后,对分块后的二值图像矢量进行元胞自动机变换,利用元胞自动机的变换状态多样性等特点,生成相邻矢量,将变换次数作为码本。实验表明:该算法经过4次以内的元胞自动机变换即可生成较优的相邻矢量,具有编码时间短、重建图像的质量好、压缩率高、适应性强等特点,并且与其它压缩算法结合性好。  相似文献
10.
遗传规划的实质是用广义的层次化计算机程序描述问题.比较适合于求解一类由于各种不确定因素导致的复杂非线性问题。该文采用了一种改进的遗传规划算法,建立了相应的预测模型,将其与Weka里的GP算法在标准数据集上进行对比测试,结果表明该改进的遗传规划算法是有效的、可行的。  相似文献
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