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一种改进的GEP算法在函数优化中的应用
引用本文:张春潜,王洪亮,武江伟. 一种改进的GEP算法在函数优化中的应用[J]. 兵工自动化, 2010, 29(4): 90-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2010.04.029
作者姓名:张春潜  王洪亮  武江伟
作者单位:东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620;东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620;东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620
基金项目:国家自然科学基金项目(60672026)资助
摘    要:提出一种改进的基因表达式编程算法,该算法具有自适应性和更好的收敛性能,并应用到函数优化中。GEP进化过程中随着进化代数的增加而自适应地增大变异率和交叉率,算法中增加适应度值反馈计算变异率和交叉率。对改进的算法进行了线性回归实验并取得很好的实验结果。实验证明该算法在函数优化中具有很好的性能。

关 键 词:基因表达式编程  函数优化  变异率  交叉率
收稿时间:2010-06-12

Application of an Improved GEP Algorithm on Function Optimization
ZHANG Chun-qian,WANG Hong-liang,WU Jiang-wei. Application of an Improved GEP Algorithm on Function Optimization[J]. Ordnance Industry Automation, 2010, 29(4): 90-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2010.04.029
Authors:ZHANG Chun-qian  WANG Hong-liang  WU Jiang-wei
Affiliation:College of Information Science & Technology;Donghua University;Shanghai 201620
Abstract:An improved gene expression programming(GEP) algorithm is presented,the algorithm has adaptive and better astringent capability,and is applied to function optimization.In the evolution process the mutation probability and crossover probability will be increased adaptively with the increase of fitness.The feedback of fitness value to calculate the mutation probability and crossover probability,this step is added to the algorithm.Put up linear regress experiments to the improved algorithm and get a good effec...
Keywords:Gene expression programming  Function optimization  Mutation probability  Crossover probability  
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