基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

李太勇; 唐常杰; 吴江; 乔少杰; 姜玥; 陈瑜

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.027

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

李太勇^1,2,
唐常杰²,
吴江^1,2,
乔少杰³,
姜玥²,
陈瑜²

1.
西南财经大学经济信息工程学院成都 610074;
2.
四川大学计算机学院成都 610065;
3.
西南交通大学信息科学与技术学院成都 610031

基金项目:

国家自然科学基金(60773169);“十一五”国家科技支撑计划(2006BAI05A01)

详细信息

作者简介:
李太勇(1979-)，男，博士生，主要从事数据库与知识工程等方面的研究.

中图分类号: TP311.13
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出版历程
- 收稿日期: 2008-08-28
- 修回日期: 2009-12-17
- 刊出日期: 2010-04-14

Adaptive Population Diversity Tuning Algorithm for Gene Expression Programming

1.
School of Economic Information Engineering,Southwestern University of Finance and Economics Chengdu 610074;
2.
School of Computer Science,Sichuan University Chengdu 610065;
3.
School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University Chengdu 610031

摘要

摘要: 为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题，提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法，详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP，以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子，提出了种群多样性自适应调控算法APDTA，使种群在进化过程中维持合适的种群多样性，进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。
- 自适应遗传算子 /
- 进化计算 /
- 遗传算法 /
- 基因表达式编程 /
- 多样性
Abstract: To cope with the problem of controlling population diversity in gene expression programming (GEP), an adaptive population diversity tuning algorithm is proposed. A weighted measurement for population diversity is designed. The impact in terms of selection, crossover, and mutation operators on population diversity is analyzed in detail. A diversity algorithm for initial population (DAIP) maximizing the initial population diversity is proposed as well. Aiming to appropriately maintain the population diversity and achieve high evolution efficiency, adaptive crossover and mutation operations are developed and an adaptive population diversity tuning algorithm (APDTA) is developed. Experiments show that APDTA is efficient and effective.
- adaptive genetic operator /
- evolutionary computation /
- genetic algorithm /
- gene expression programming /
- diversity