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改进的基因表达式程序设计及其在函数建模中的应用
引用本文:贾丽媛.改进的基因表达式程序设计及其在函数建模中的应用[J].计算机应用,2007,27(7):1760-1762.
作者姓名:贾丽媛
作者单位:湖南城市学院计算机科学系,中国地质大学计算机学院,湖南城市学院计算机科学系 湖南益阳413000 中国地质大学计算机学院,武汉430074,武汉430074 石家庄经济学院信息工程系,石家庄050031,湖南益阳413000
摘    要: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。

关 键 词:基因表达式程序设计  精英子空间算子  变维子空间算子
文章编号:1001-9081(2007)07-1760-03
收稿时间:2007-01-09
修稿时间:2007-01-082007-03-27

Application of an improved gene expression programming in functions modeling
JIA Li-yuan,DU Xin,XI Sheng-feng.Application of an improved gene expression programming in functions modeling[J].journal of Computer Applications,2007,27(7):1760-1762.
Authors:JIA Li-yuan  DU Xin  XI Sheng-feng
Affiliation:1. Department of Computer Science, Hunan City University, Yiyang Hunan 413000, China; 2. School of Computer, China University of Geosciences, Wuhan Hubei 430074, China; 3. Department of Information Engineering, College of Shijiazhuang Economy, Shijiazhuang Hebei 050031, China
Abstract:A new gene expression programming(GEP),PGEP,was proposed.It was based on three new operators:good subspace operator based on the best ones stored strategy;variable reorganization,conversion probability and variable mutation probability operator based on global convergence strategy;variable dimension subspace operator based on population search strategy.The result shows that PGEP behaves better than GEP in functions modeling.
Keywords:gene expression programming  good subspace operator  variable dimension subspace operator
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