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多表达式编程的函数发现问题研究
1
作者
朱明放
任艳玲
张建斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第3期1134-1137,共4页
函数发现问题是数据挖掘研究领域的重要任务之一,研究了基于多表达式编程的函数发现问题,多表达式编程是进化算法最新研究热点。介绍了多表达式编程的主要思想,包括基因结构,遗传算子设计,以及基本算法流程等,阐明了基于多表达式编程挖...
函数发现问题是数据挖掘研究领域的重要任务之一,研究了基于多表达式编程的函数发现问题,多表达式编程是进化算法最新研究热点。介绍了多表达式编程的主要思想,包括基因结构,遗传算子设计,以及基本算法流程等,阐明了基于多表达式编程挖掘函数关系的适应度函数设计方法。实验研究了多表达式编程挖掘函数关系,结果表明,多表达式编程基因编码效率高,空间利用率高,函数发现的能力强。
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关键词
多表达式编程
基因表达式编程
函数发现问题
进化计算
数据挖掘
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职称材料
双系统协同进化的基因表达式编程及其在函数发现中的应用
被引量：
3
2
作者
王超学
吴书玲
张婧菁
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期2314-2320,共7页
受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种...
受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种群中个体的质量;种群干预通过引入随机和镜像个体来提高种群的多样性和全局寻优能力。与权威文献中改进的GEP关于函数发现问题的大量对比实验表明,本文算法在收敛速度、求解质量方面优于对比算法,具有明显的竞争力。
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关键词
双系统协同进化基因表达式编程
基因库
人工干预系统
函数发现问题
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职称材料
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
被引量：
5
3
作者
朱明放
唐常杰
+2 位作者
陈安龙
代术成
于中华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期284-288,310,共6页
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算...
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.
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关键词
紧致压力
紧致解
函数发现问题
朴素基因表达式编程
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职称材料
题名
多表达式编程的函数发现问题研究
1
作者
朱明放
任艳玲
张建斌
机构
江苏技术师范学院计算机工程学院
江苏技术师范学院电信学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第3期1134-1137,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60773169)
江苏省"青蓝工程"基金项目(2010)
江苏技术师范学院博士启动基金项目(KYY09001)
文摘
函数发现问题是数据挖掘研究领域的重要任务之一,研究了基于多表达式编程的函数发现问题,多表达式编程是进化算法最新研究热点。介绍了多表达式编程的主要思想,包括基因结构,遗传算子设计,以及基本算法流程等,阐明了基于多表达式编程挖掘函数关系的适应度函数设计方法。实验研究了多表达式编程挖掘函数关系,结果表明,多表达式编程基因编码效率高,空间利用率高,函数发现的能力强。
关键词
多表达式编程
基因表达式编程
函数发现问题
进化计算
数据挖掘
Keywords
multi expression programming
gene expression programming
function finding problem
evolutionary computation
data mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
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职称材料
题名
双系统协同进化的基因表达式编程及其在函数发现中的应用
被引量：
3
2
作者
王超学
吴书玲
张婧菁
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期2314-2320,共7页
基金
国家自然科学基金(31170393)
陕西省自然科学基金(2012JM8023)
文摘
受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种群中个体的质量;种群干预通过引入随机和镜像个体来提高种群的多样性和全局寻优能力。与权威文献中改进的GEP关于函数发现问题的大量对比实验表明,本文算法在收敛速度、求解质量方面优于对比算法,具有明显的竞争力。
关键词
双系统协同进化基因表达式编程
基因库
人工干预系统
函数发现问题
Keywords
double system co-evolutionary gene expression programming
gene pool
artificial intervention system
function finding problems
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
被引量：
5
3
作者
朱明放
唐常杰
陈安龙
代术成
于中华
机构
江苏技术师范学院计算机工程学院
四川大学计算机学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期284-288,310,共6页
基金
国家自然科学基金(60773169)
江苏技术师范学院博士启动资金(KYY09001)的资助
文摘
基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.
关键词
紧致压力
紧致解
函数发现问题
朴素基因表达式编程
Keywords
compact pressure
compact solving
finding function problem
naive gene expression programming
分类号
TP311.6 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多表达式编程的函数发现问题研究
朱明放
任艳玲
张建斌
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
双系统协同进化的基因表达式编程及其在函数发现中的应用
王超学
吴书玲
张婧菁
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数
朱明放
唐常杰
陈安龙
代术成
于中华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
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