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基于小生境的GEP新算法

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为了克服传统基因表达式编程在演化后期容易丢失群体多样性的缺陷,避免出现早熟收敛,提出基于小生境的基因表达式编程新算法.将相同适应值的个体组成一个小生境,如果相同适应值的个体数量超过小生境容量x,则将超出的个体放入演化池中进行重新初始化.实验结果表明,使用这种基于小生境的基因表达式编程新算法能在整个演化过程中保持丰富的群体多样性,并能够更有效地避免算法的早熟收敛,更准确地求出问题的最优解.
New GEP algorithm based on niche
New gene expression programming based on niche is proposed to overcome the shortcoming of basic gene expression programming that it is easy to lose the population diverse in the later period of evolution, and then to avoid premature convergence. The algorithm uses a niche to contain the individuals of same fitness. When a niche is filled to capacity, other individuals who want to join the niche will be initialized. Experiments show that the new GEP algorithm based on niche can preserve population diversity and then can avoid premature convergence effectively, greatly improve the ability to search the optimal resolution.

gene expression programmingnichefunction findingdiversitypremature convergence

莫海芳、李康顺、彭川

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中南民族大学计算与实验中心,湖北武汉430074

华南农业大学信息学院,广东广州510642

基因表达式编程 小生境 函数挖掘 多样性 早熟收敛

中南民族大学自然科学基金国家自然科学基金中央高校专项自然科学基金

YZY0900170971043CZQ11006

2012

计算机工程与设计
中国航天科工集团二院706所

计算机工程与设计

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.617
ISSN:1000-7024
年,卷(期):2012.33(7)
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