多表達式編程及其在演化建模中的應用研究.pdf

1、在科學研究和工程技術等方面,有大量的問題需要建立相應數(shù)學模型,來描述一個抽象系統(tǒng)的輸入輸出關系。要想對復雜系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)建立能夠精確反映數(shù)據(jù)間內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學模型,用傳統(tǒng)的人工建模方法是很難實現(xiàn)的。
　　演化建模是采用演化算法來搜索建立問題的最優(yōu)模型的建模方法,對于給定的輸入變量和輸出變量,它可以自動挖掘建立二者之間的關系模型。因為它采用是種群的方式組織搜索,使得它可以同時搜索解空間的多個區(qū)域,因此演化算法非常適合大規(guī)模并行計算。<

2、br>　　演化建模的常用算法為遺傳程序設計(Genetic Programming, GP),基因表達式程序設計(Gene Expression Programming, GEP)是 GP的一個分支,多表達式編程(Multi-Expression Programming,MEP)是遺傳程序設計領域近年來的又一新成果。MEP具有較高的搜索挖掘能力,與其他遺傳程序設計相比,MEP表現(xiàn)出了更強的建模能力,因此,應用MEP算法解決演化建模問題是

3、非常有益的嘗試。
　　本文研究了多表達式程序設計及其在演化建模上的應用。首先,分析了演化建模問題,介紹了從非線性 GP(樹形 GP)到線性 GP(一般線性 GP、GEP、MEP)的發(fā)展過程,重點闡述了基本MEP算法的基本理論和實現(xiàn)技術,包括MEP的編碼方式、適應度函數(shù)、遺傳算子和算法結構等;然后,研究了用基本 MEP算法進行演化建模的基本原理,并通過建模實例驗證了基本 MEP算法在演化建模上的可行性;最后,針對基本MEP算法的擬合