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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
引用本文:元昌安,唐常杰,左劼,谢方军,陈安龙,胡建军. 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[J]. 四川大学学报(工程科学版), 2004, 36(6): 100-105
作者姓名:元昌安  唐常杰  左劼  谢方军  陈安龙  胡建军
作者单位:1. 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064;广西师范学院,信息技术系,广西,南宁,530001
2. 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473071);973计划资助项目(2002CB111504);博士点基金资助项目(20020610007)及广西自然科学基金资助项目(0339039)
摘    要: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。

关 键 词:基因表达式编程 函数挖掘 收敛性 残差制导进化算法
文章编号:1009-3087(2004)06-0100-06

Function Mining Based on Gene Expression Programming--Convergency Analysis and Remnant-guided Evolution Algorithm
YUAN Chang-an. Function Mining Based on Gene Expression Programming--Convergency Analysis and Remnant-guided Evolution Algorithm[J]. Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition), 2004, 36(6): 100-105
Authors:YUAN Chang-an
Affiliation:YUAN Chang-an~
Abstract:
Keywords:gene expression programming  function mining  convergency  Remnant-guided Evolution Algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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