基因表達式編程算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、基因表達式編程(GEP)是葡萄牙學(xué)者Candida Ferreira于2001年提出的新的進化計算模型，是借鑒生物遺傳的基因表達規(guī)律提出的知識發(fā)現(xiàn)新技術(shù)?；虮磉_式編程在個體的表示、處理和結(jié)果的形式上等方面與傳統(tǒng)遺傳算法(GA)及遺傳程序設(shè)計(GP)有著顯著的區(qū)別。遺傳程序設(shè)計是在遺傳算法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，在性能上優(yōu)于遺傳算法，而基因表達式編程與遺傳程序設(shè)計相比，在符號和表達式的處理上更有優(yōu)勢。 本文概述了基因表達式編程的各個

2、關(guān)鍵技術(shù)，包括基因表達式編程的基因和染色體構(gòu)成，評價函數(shù)和遺傳算子的設(shè)計，詳細闡述了基因表達式編程的特點，與GA，GP相比，GEP具有染色體簡單，線性和緊湊、易于遺傳操作等優(yōu)點。分析了經(jīng)典GEP在保持種群多樣性和全局收斂性之間的矛盾以及“早熟”現(xiàn)象產(chǎn)生的原因。為了克服以上缺點，對經(jīng)典GEP進行了改進，分別是改變符號權(quán)重、加入分級策略思想和產(chǎn)生新個體方式的改進。在產(chǎn)生新個體時設(shè)計了一種啟發(fā)式加速搜索策略以及多樣性算子。通過一些測試例子對改

3、進的GEP算法進行實驗，實驗結(jié)果表明，改進的GEP算法優(yōu)于經(jīng)典GEP算法，較好地解決了種群中多樣性和收斂速度的矛盾，兩組實驗成功率分別提高了14.8％和21.0％。在實踐方面，將改進的GEP算法運用到函數(shù)挖掘和圖像配準問題。對函數(shù)挖掘問題進行了分析，將改進的GEP應(yīng)用到函數(shù)挖掘問題，通過一些測試例子對改進的GEP算法進行實驗，實驗結(jié)果表明，改進的GEP算法是有效的。對圖像配準問題進行了一定的概括，給出了圖像配準的意義、變化類型、基于控制