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基于小生境基因表达式编程的多模函数优化

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为了解决传统基因表达式编程(GEP)无法发现多模函数的所有最优解的问题,将小生境概念引人到基因表达式编程中.分析了传统GEP算法在多模函数优化方面的不足,提出了小生境半径的自适应调整策略AMNR,提出了基于小生境基因表达式编程的多模函数优化算法NGEP-MFO,扩展了传统GEP的应用领域.实验表明,相对于传统GEP,NGEP-MFO能大幅提高发现所有最优解的成功率和判定最优解的准确度.
Multimodal Function Optimization Based on Niche Gene Expression Programming

李太勇、唐常杰、吴江、罗谦、李生智、邱江涛

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四川大学,计算机学院,四川,成都,610065

西南财经大学,经济信息工程学院,四川,成都,610074

基因表达式编程 小生境 多模函数优化 多目标优化

国家自然科学基金国家科技支撑计划四川省青年软件创新基金

607731692006Bal05A012007aa028

2009

工程科学与技术
四川大学

工程科学与技术

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.913
ISSN：2096-3246
年,卷(期)：2009.41(2)
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