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GEP解码的局限性分析与对策
作 者: 王晓
导 师: 何锫
学 校: 长沙理工大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 遗传算法 遗传程序设计 基因表达式编程 GEP解码
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 34次
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内容摘要
基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)是演化计算的新一代成员,它结合了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)编码简单,易于操作与遗传程序设计(Genetic Programming,GP)表达灵活,搜索能力强的特点,进化效率比遗传程序设计系统高出100-60000倍,由于其优越的性能吸引了越来越多的研究者参与其中。人们对GEP个体编码结构,解码方法,种群初始化,各遗传算子等进行了改进,取得了很好的试验效果,GEP与传统人工智能方法相结合进化效率也有所提高。理论上对GEP的模式定理,收敛性的研究也取得了一定的成果。现在GEP已广泛应用于符号回归,分类算法,时间序列预测等。毕竟GEP算法的提出到现在不过十来年时间,理论与应用的研究还有许多领域等待后来者的探索。本文在前人工作的基础上对GEP的研究现状、原理、解码方法及应用进行了研究。本文的主要工作包括以下几个方面的研究与创新:1、介绍了传统的遗传算法和遗传程序设计的相关理论和技术;2、重点介绍了基因表达式编程的各关键因数与算法流程,分析了GEP与GA和GP的本质不同:GEP实现了基因型与表现型的分离;3、分析了传统GEP解码方式的不足,提出了一种新的GEP解码方法:非物理树GEP解码,此方法在解码过程中不需真正物理意义上的表达式树的建立与运算,减少了机器的运算量;4、将新解码算法的GEP应用于符号回归与股票走势的预测,取得了较好的实验结果;5、最后对全文工作进行了总结,分析了本论文存在的问题并对未来发展方向进行了展望。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-9 第一章 绪论 9-15 1.1 论文研究的背景及意义 9-10 1.2 国内外研究现状 10-14 1.3 研究的主要内容 14-15 第二章 进化计算 15-23 2.1 进化计算 15-16 2.2 遗传算法 16-18 2.2.1 遗传算法的基本概念 16 2.2.2 遗传算法的基本要素 16-17 2.2.3 遗传算法的优缺点 17 2.2.4 遗传算法流程 17-18 2.3 遗传程序设计 18-21 2.3.1 遗传程序设计的特点 18-19 2.3.2 遗传程序设计的基本要素 19-20 2.3.3 遗传程序设计流程 20-21 2.4 遗传程序设计的变体 21-22 2.5 小结 22-23 第三章 基因表达式编程 23-33 3.1 染色体与表达式树 23-25 3.1.1 GEP 编码规则 23-24 3.1.2 GEP 解码方式 24 3.1.3 多基因染色体 24-25 3.2 GEP 算法要素 25-31 3.2.1 适应度函数 25-26 3.2.2 GEP 中的常数处理 26-27 3.2.3 遗传算子 27-31 3.3 算法流程 31 3.4 小结 31-33 第四章 非物理树 GEP 解码方法 33-38 4.1 GEP 解码方法简介 33-34 4.2 传统GEP 解码方法 34-35 4.3 非物理树GEP 解码方法 35-37 4.3.1 传统基因解码分析 35 4.3.2 非物理树GEP 解码算法 35-37 4.4 小结 37-38 第五章 实验与分析 38-44 5.1 符号回归实验与分析 38-39 5.1.1 实验 38-39 5.1.2 分析 39 5.2 股票预测实验与分析 39-43 5.2.1 影响股票走势因素 39 5.2.2 时间序列预测 39-40 5.2.3 GEP 股票预测的设计 40-43 5.3 小结 43-44 第六章 结论与展望 44-45 6.1 结论 44 6.2 展望 44-45 参考文献 45-50 致谢 50-51 附录(攻读硕士学位期间发表录用论文) 51-52 摘要 52-54 ABSTRACT 54-56
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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