基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP（Gene Expression Programming）算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法（DS-GEP：Gene Expression Programming based on diversified develop-ment strategy）。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

基于多表达式基因编程的复杂函数挖掘算法

传统的基因表达式编程(Gene Expression Programming) 挖掘复杂函数时,存在进化辈数过大、无法跳出局部最优解等问题,提出了基于多表达式基因编程的遗传进化算法,提高GEP的全局寻优能力, 提出了一种新的多表达式基因编程的遗传进化算法(Multi Expression Gene Programming, MEGP),建立了同一染色体内基因多层次编码、解码模型,理论上分析并比较了MEGP算法的表达空间复杂性,实现了多表达染色体遗传进化算法和染色体适应度评价算法.实验表明, 在解决函数挖掘问题中, MEGP成功率是传统GEP的2～4倍.     

多样性制导分段进化的基因表达式编程

为了解决基于传统基因表达式编程（GEP）的函数挖掘及其改进算法仍然存在局部优化的缺陷这一问题,提出了以基因组多样性制导的分阶段进化挖掘算法DGGEP。给出了GEP 进化阶段和基因组多样性评估模式的定义;提出了描述进化阶段的进化因子概念和分阶段进化策略;采用动态遗传算子设计和群体规模控制方法,使进化更快速跳出局部最优。实验表明了新算法的有效性,能减少进化停滞代数65％以上,使群体的平均适应度提高12%以上。     

基于小生境基因表达式编程的多模函数优化

为了解决传统基因表达式编程(GEP)无法发现多模函数的所有最优解的问题,将小生境概念引入到基因表达式编程中。分析了传统GEP算法在多模函数优化方面的不足,提出了小生境半径的自适应调整策略AMNR,提出了基于小生境基因表达式编程的多模函数优化算法NGEP-MFO。扩展了传统GEP的应用领域,实验表明,相对于传统GEP,NGEP-MFO能大幅提高发现所有最优解的成功率和判定最优解的准确度。     

基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数

基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.     

基于基因表达式编程的函数挖掘--收敛性分析与残差制导进化算法

为了克服传统的数学方法在确定要发现的函数类型时需要依赖专业知识，具有主观性和盲目性及基于遗传编程(GP)的函数发现方法效率太低的问题，提出了基于基因表达式编程(GEP)新的函数挖掘方法，并分析了算法的收敛性，并根据收敛性定理提出了GEP的改进算法——残差制导进化算法RGEA。通过对GP、GEP、RGEA算法的比较实验，结果表明，在噪声数据很小的情况下，3种算法均挖掘出目标函数，但GEP比GP的收敛速度提高了20倍。RGEA比GP提高了60倍。对于函数类型未知且极为复杂的数据，GEP和RGEA在发现理想函数的速度上要比GP分别快900、1800倍。     

基因表达式编程中动态适应的远缘繁殖策略

传统基因表达式编程采用静态适应度函数,影响了后期进化速度和整体质量。提出了远缘繁殖策略和动态适应度函数策略,远亲繁殖并及时变换评估个体的标准,增加多样性并有利于选择优质个体;实验表明,将远缘繁殖和动态适应度函数策略结合,有效地改善了传统GEP的性能,进化代数平均下降达10%,平均最高适应度值提高7%~14%,最高适应度提高达7%以上,进化的成功率提高达30%以上。     

快速跳出局部最优的VPS-GEP算法

传统GEP(Gene Expression Programm ing)算法存在局部收敛方面的缺陷,为了解决这一问题,提出了可以使进化快速跳出局部最优的VPS-GEP(Various Popu lation Strategy GEP)算法,证明了在概率意义上GEP平均每代进化所耗时间与群体规模成正比,用两个标准测试函数和一个标准测试数据集测试了VPS-GEP算法的函数挖掘能力和效率。实验表明,VPS-GEP算法可以减少进化停滞代数55%以上。     

种群多样性的GEP算法在预测中的研究和应用

针对传统的基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法在函数发掘时容易陷入过早收敛和局部最优问题,提出了一种基于种群多样性的GEP(GEP based on population diversity,PD-GEP)算法。该算法提出了简单云改进GEP策略,利用简单云改进了常数创建方法,并设计了云变异算子和云交叉算子动态调整其变异和交叉概率,以保证种群的多样性。同时提出了种群的有效交叉策略,引入新个体更新种群,避免早熟收敛,提高进化效率。最后将其应用于工程实例中,并将其结果与传统GEP算法结果进行比较。研究结果表明:该算法提高了预测精度和收敛速率,具有更好的收敛性。     

基于RFID与基因表达式编程的经济统计时序挖掘

为解决基因表达式编程(GEP)在符号回归、RFID分类及经济领域中对时序数据的挖掘速度和精度还不够的问题,提出了统计基因、统计染色体和统计时序-适应度的定义,并针对传统GEP经济时序模型进行了综合改进;提出了新颖的单变量时序和多变量时序挖掘算法,提高了GEP统计时序挖掘的速度和精度;实验表明,与传统GEP、单变量GEP时序算法相比,多变量GEP时序算法挖掘速度快,其预测精度比单变量时序算法高出5%以上.该算法同样适用于RFID以及其他经济系统中的时序数据挖掘.     

内嵌基因表达式编程及其在函数发现中的应用

为了提高表达效率,提出了新的基因解码方案,形成了内嵌基因表达式编程算法EGEP;提出了极大表达树、嵌套表达树和拼接表达树等概念;分析了基因的表达空间和算法的复杂度.实验表明,该算法提高了函数发现的成功率;在小规模种群的函数中其能力明显优于GEP.在单基因情况下,目标为一元函数和二元函数时,EGEP平均成功辈数分别为GE...     

基因表达式编程及其在混凝土徐变分析中应用

混凝土徐变分析在混凝土结构应力计算和变形分析中有着重要意义。由于影响混凝土徐变的因素较多,徐变函数呈现高度非线性,传统回归方法难以取得令人满意结果。基因表达式程序设计方法,吸取了遗传算法和基因编程两者的优点,在解决非线性拟合问题方面表现出非凡的数据挖掘能力与优势。在基因表达式编程理论分析基础上,利用该方法建立了混凝土徐变函数知识挖掘模型。实例表明,该模型比常规方法得到的函数有更高的精度。     

PHVB：基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法

为了有效挖掘一阶谓词逻辑规则,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)技术的挖掘算法:PHVB算法.提出了规范一阶谓词规则概念;设计了量词隐含、变元绑定策略,将一阶谓词规则挖掘问题转化为GEP算法能够解决的形式;提出了基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法PHVB算法.实验结果表明,采用PHVB算法可以有效发现一阶谓词关联规则.     

一种动态自纠正最小和LDPC码的译码算法

针对低密度奇偶校验（LDPC）码的译码算法复杂度和译码性能的均衡,为了提高译码算法的可靠性和适用性,在自纠正最小和（SCMS）算法的基础上,提出了一种动态自纠正最小和（DSCMS）算法.该算法在迭代译码的过程中,根据变量节点消息设置阈值,明确了SCMS算法中对消息可靠性的判断,提高了算法的误码特性和收敛特性.仿真结果表明,所提出的DSCMS算法的误码性能和收敛性能都要优于SCMS算法及其改进算法.当编码效率为1/2时,DSCMS算法与SCMS算法相比,最多能降低7.15%的迭代次数.