种群多样性的GEP算法在预测中的研究和应用

摘要：

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.

关键词：基因表达式编程、种群多样性、简单云、有效交叉

所属期刊栏目：22

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金E2015062

在线出版日期：2017-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：18-22