小生境基因表达式编程在函数发现的研究

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中文摘要：提出一种基于小生境的GEP改进算法,将改进k-均值的聚类分析与遗传机制相结合,通过调节最小聚类距离,控制收敛的小生境数目,以提高算法跳出局部最优的能力.将改进算法应用在函数发现问题中并与基本GEP算法结果进行对比,实验表明改进算法具有更高的精度和更强的寻优能力.

外文标题：Function Finding in Niching Gene Expression Programming

作者：

林毅申、彭宏、韦佳

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作者单位：

华南理工大学,计算机科学与工程学院,广东,广州,510641

关键词：

基因表达式编程小生境函数发现聚类分析

基金：

广东省自然科学基金国家自然科学基金广东省自然科学基金国家自然科学基金

项目编号：

070064742005B101010332006Z3-D305160574078

出版年：

2008

小型微型计算机系统

中国科学院沈阳计算技术研究所

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.564

ISSN：1000-1220

年,卷(期)：2008.29(11)