华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (1): 102-105.

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基因表达式编程中的精英个体产生策略

胡建军 彭宏   

  1. 华南理工大学 计算机科学与工程学院, 广东 广州 510006
  • 收稿日期:2008-02-22 修回日期:2008-05-12 出版日期:2009-01-25 发布日期:2009-01-25
  • 通信作者: 胡建军(1970-),男,博士,广东商学院副教授,主要从事商务智能、智能信息处理、数据库与知识工程研究. E-mail:jianjun_hu@163.com
  • 作者简介:胡建军(1970-),男,博士,广东商学院副教授,主要从事商务智能、智能信息处理、数据库与知识工程研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60763012);广东省自然科学基金资助项目(07006474);广东省科技攻关项目(2007B010200044);广东商学院博士启动项目(07BS52002)

Elitism-Producing Strategy in Gene Expression Programming

Hu Jian-jun  Peng Hong   

  1. School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong, China
  • Received:2008-02-22 Revised:2008-05-12 Online:2009-01-25 Published:2009-01-25
  • Contact: 胡建军(1970-),男,博士,广东商学院副教授,主要从事商务智能、智能信息处理、数据库与知识工程研究. E-mail:jianjun_hu@163.com
  • About author:胡建军(1970-),男,博士,广东商学院副教授,主要从事商务智能、智能信息处理、数据库与知识工程研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(60763012);广东省自然科学基金资助项目(07006474);广东省科技攻关项目(2007B010200044);广东商学院博士启动项目(07BS52002)

摘要: 为提高基因表达式编程(GEP)算法的进化效率,提出了一种用于产生GEP初始种群的精英个体产生策略.该策略通过逐步扩大染色体到目标值的距离,采用随机方式在较短时间内产生具有较高个体适应度的染色体,从而在初始种群中快速产生精英个体,使种群可以从一个较高的基础上开始进化,缩短了GEP算法的进化距离,从而提高了种群的进化效率.实验结果表明,在GEP算法挖掘函数的过程中,采用文中提出的策略,可以使GEP算法的进化效率提高17%

关键词: 遗传算法, 基因表达式编程, 进化效率, 精英, 函数挖掘, 初始种群

Abstract:

In order to improve the evolutionary efficiency of gene expression programming (GEP) algorithm, an elitism-producing strategy (EPS) is proposed to obtain the GEP initial population. By gradually increasing the distance between the chromosome and the aim, the chromosome with high fitness is randomly obtained in a short time. Thus, elitisms can be rapidly produced from the initial population and the evolution can be started at a higher level. As a result, the evolution distance of GEP algorithm shortens and the evolutionary efficiency increases. Experimental results show that the proposed strategy raises the evolutionary efficiency of GEP algorithm by 17% in the process of function mining.

Key words: genetic algorithm, gene expression programming, evolutionary efficiency, elitism, function mining, initial population