为了保持进化过程中种群的多样性,提高算法的收敛速度,保护进化过程中的较优个体,对标准基因表达式编程(GEP)算法进行了改进,提出了一种基于适应度方差度量种群多样性的GEP算法(GEP based on population diversity measure by variance ...为了保持进化过程中种群的多样性,提高算法的收敛速度,保护进化过程中的较优个体,对标准基因表达式编程(GEP)算法进行了改进,提出了一种基于适应度方差度量种群多样性的GEP算法(GEP based on population diversity measure by variance of individuals’fitness,DM-GEP)。该算法以个体适应度方差来度量种群多样性,设计了自适应变异算子,使得变异率随着种群多样性情况而变化,且同时兼顾了种群的稳定性以及进化过程中较优个体的保护。仿真结果表明,DM_GEP提高了收敛速度和精确度。展开更多
文摘为了保持进化过程中种群的多样性,提高算法的收敛速度,保护进化过程中的较优个体,对标准基因表达式编程(GEP)算法进行了改进,提出了一种基于适应度方差度量种群多样性的GEP算法(GEP based on population diversity measure by variance of individuals’fitness,DM-GEP)。该算法以个体适应度方差来度量种群多样性,设计了自适应变异算子,使得变异率随着种群多样性情况而变化,且同时兼顾了种群的稳定性以及进化过程中较优个体的保护。仿真结果表明,DM_GEP提高了收敛速度和精确度。
