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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
引 用: 0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。

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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