基于表现型的基因表达式编程解空间模型研究
基因表达式编程(gene expression programming,GEP)解空间模型理论对算法性能的改进有现实指导意义.公开文献对GEP解空间模型的研究较少,鲜见针对GEP表现型的理论研究.基于此,提出一种基于表现型的GEP解空间模型.首先,通过定义GEP染色体表现型高度,给出单基因染色体和多基因染色体表现型高度确定上界的定理及证明,利用GEP算法自身函数发现的能力,探索出操作符集最小目数为l或2的GEP染色体表现型高度上界计算的通项公式,以保证GEP表现型解空间模型的确定有界性与可计算性.其次,以GEP表现型高度的确定上界定理为基础,构建基于表现型的GEP解空间模型,总结GEP表现型解空间模型的性质和定理.通过进一步定义GEP表现型的完全解空间概念,对最优解在GEP表现型解空间和完全解空间中的分布特征进行探索研究,获知在完全解空间中最优解随子空间序号的增长呈大比例增加的分布特征.基于表现型空间模型知识,提出限制GEP种群搜索空间的基本思想与控制策略,利用模型知识合理地解释公开文献中多种GEP改进算法的有效性.
基因表达式编程、表现型、符号回归、空间模型
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61170199;贵州省科技厅联合基金项目资助20157727,2013GZ12215
2017-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
117-126
