10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0342
基于协同进化基因表达式编程的函数发现研究
基因表达式编程(GEP)算法是一种具有强大函数发现能力的新型进化算法。GEP在函数发现时如何确定合适的数值常量对算法的性能具有很大影响。提出了一种基于协同进化基因表达式编程的函数发现算法(GEP-DE),该算法的最大改进在于一种新的常量优化方法:在每一代中将函数发现的过程分为两个阶段:第一阶段,由标准GEP算法结合固定常量集确定函数结构;第二阶段,使用差分进化算法(DE)对第一阶段得出的函数结构的常量进行优化。实验结果表明, GEP-DE算法比重要文献中的常量处理方法其效果有较大提升,并且算法的综合性能也优于最新重要文献提出的GEP算法。
进化计算、函数发现、常量优化、差分进化、协同进化
TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金No.31170393。
2013-09-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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