用态势模型预测基因表达式编程的进化难度

摘要：

在基因表达式编程(gene expression programming,简称GEP)中,由于不同问题得到的适应度-距离相关系数(fitness-distance correlation,简称FDC)值很相近,所以难以用FDC预测GEP求解不同问题的进化难度.为了解决该问题,提出了态势模型及其区间密度指标来预测GEP的进化难度.主要工作包括:(1)提出了GEP染色体之间的距离和态势模型的新概念;(2)提出了态势模型中的区间密度指标;(3)从动力学角度证明了态势模型是对GEP原搜索空间的一种映射,并且该映射保持了种群在原搜索空间中移动的动力学性质;(4)分析了用态势模型区间密度预测GEP进化难度的合理性;(5)用实验验证了区间密度能够准确预测GEP求解问题的进化难度.

关键词：基因表达式编程(GEP)、进化难度、态势模型、区间密度、空间映射

所属期刊栏目：22

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60373000;国家科技支撑计划2006BAI05A01;中国博士后科学基金20090461346;教育部人文社会科学研究青年基金10YJCZH117;中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目SWJTU09CX035;成都信息工程学院引进人才项目KYTZ201110

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：899-913