期刊专题

10.15938/j.jhust.2017.04.004

种群多样性的GEP算法在预测中的研究和应用

引用
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.

基因表达式编程、种群多样性、简单云、有效交叉

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TP311(计算技术、计算机技术)

黑龙江省自然科学基金E2015062

2017-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

18-22

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哈尔滨理工大学学报

1007-2683

23-1404/N

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2017,22(4)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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