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基于统计分析和停滞速度的GEP自动建模


□ 李康顺 潘伟丰 张文生 王 峰

  摘 要:介绍了基因表达式程序设计的基本原理,并针对经典GEP算法存在的不足提出了一种基于统计分析和停滞速度的改进GEP算法——SACVGEP。其特点在于:用重复体统计的方法改进了初始种群的生成;提出停滞速度概念;引入了动态变异算子。最后,将该算法用于求解复杂函数自动建模并与传统方法、神经网络方法、经典GEP方法等进行比较。实验结果表明,用此方法建立的模型比传统方法、神经网络方法、经典GEP等方法具有更好的性能。
  关键词:基因表达式程序设计; 自动建模; 统计分析; 停滞速度
  中图分类号:TP391.9 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2008)08-2312-04
  
  Automatic modeling of novel gene expression programming
  based on statistical analysis and critical velocity
  LI Kang-shun1,2, PAN Wei-feng1, ZHANG Wen-sheng2 , WANG Feng3
  (1.School of Information Engineering, Jiangxi University of Science & Technology, Ganzhou Jiangxi 341000, China; 2.Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China; 3.School of Computer, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
  Abstract:This paper briefly introduced the basic principle of GEP. And as to the shortcomings of classic GEP, proposed a novel GEP based on statistical analysis and stagnancy velocity (SACVGEP). It mainly had the following characteristics. First, improved the initial population by statistic analysis of repeat bodies. Second, introduced the concept of stagnancy velocity. Third, introduced dynamic mutation operator. Compared with other methods like traditional methods, neural network methods, classic GEP and its like in automatic modeling of complex function, the simulation results show that the SACVGEP is the best. ......
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