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1、第2 8卷第5期v 0.8n 0 .1 25重庆3商大学学报(自然科学版)j co gi g t cn1 b s n sn v(t s i e )h n q ne hou ie su i . n a cd2 10 1 年 10月0 c0 1t 21文章编号:6 2 5x ( 010090 17 08 21)5 -46 5遗传规划算法的改进研究 姜群,陈宁,张曼(重庆理t大学计算机科学与工程学院,重庆405 )00 4摘要:通过改变遗传规划算法在生成初始群体时的方法,整变异概率,正适应度函 数,调修对遗传规 划算法进行 改进,生成的初始群体具有良 好的性能;使并通过两个函数进行符号验证,明改进后
2、的方法是 说有效 可行的。关键词:传规划;遗 改进 算法;号冋归;应度函数符适屮图分类号:p 8 t 1 文献标志码:a 2纪7 0世0年代,0 1 d教授受生物学的启发,出了著名的遗传算 法 :ii 1 n a提经过3 0多年的应用与发 展,算法已经成 为非线性优化计算的有效工具,遗传具有重要的现实意义和工程意 义,到了广泛的研究和 得运用。遗传规划是从遗传算法中派生和发 展起來的一种搜索寻优 技术。上世纪9 0年代初,国学者k z 美 o a 3 在遗传算法的基础上进一步捉出遗传规划算法(e e i p o rm i g o遗传规划(p是一种关于产生问 g n t ram n ) c g
3、g)题解的计算机程序或者其他复杂结构的口动方法。遗 传规划试图研究计算科学的一个屮心问题:计算机怎 样在没有 明显编程的情 况下来解 决问题。遗传规 划为上述问题的解决提 供了一 个可能的工具;在解决人 它 工智能、器学习、机控制技术等 领域中的问题时效果显箸。同时,现遗传规划算法本身也存在 许多问题,发 首先,初始种群是随机产生的,布于整个解空间, 遍但整体索质一般很差,有许多甚至是不可行的,经过儿 要代或 更多代后整体素质才有提高h次,传规划算法的效率受多种因素影 响,否能够收敛到全局最优 遗是 解(或满意解)不仅与初始 群体的质量有关,与参数选取、传操作及适应值的测试方式等 有很大关系。
4、还遗 因此,有必要对遗传规划进行改进,而提高 其收敛性能,快寻优过程、短寻优时间。从加缩1遗传规划的基本内容 ()g 1 p的基本思想。基木过程是在由许多可行的 计算机程 序组成的搜索 空间中,寻找出有最佳 适应 度 的计算机 程 序。仿夠j物界进化和遗传的过程,从"胜劣汰,遵优适者生存"口 然法则 ,用复制、换 的应交 及突变等若干个进化方式。子代 计算机程序通过自然选择和遗传机制而产生。()g 2 p求解问题的操作步骤。确定个体的表达方式,现为确定函数符 集f和终止 符集;随机 表产生初始群体;计算群体小各个体的适应度;即 根据个体解决问题的好坏赋予一适应度;执行遗传操
5、 作,括(包 选择) 复制、交叉、突变等;循环执行直到满足终止条件;执行过 程如图1。()g 3 p的主要特征。产生的结果具有层次化的特点;随着进化的延续,个体不断朝着问题答案的方向 动态地发展; 需事先确定或限制最终答案的结构或大小,传规划将根据环境自动 确定:入、不遗输中间结果 和输出是问题的自然描述,无需 或少需对 输人数据 的预处 理和对 输岀结 果的后处 理;遗传 规划中, 体结 在个构变化是主动的,它们并不是对问题答案的被动式编 码,体结构在遗传时能从当前状态主动地改变结构个和大小进 化成新的,更优的状态。收稿日期:0100 ; ihl 0期:0102.21 3 5 修 21 4一
6、 5作者简介:群(9 9 一)女,庆市人,教授,事智能计算、姜1 5 ,重副 从数据挖掘及生物信息研究第5期 姜群,:传规划算法的改进研究等遗 479 图1遗传规划算法的执行过程()p的个体描述方法。在遗传规划中,4 g首先要解决的问题是如何用一系列可行的函数对个体进行 描 述,而这种函数能反复地出iv个函数集合f?符集合 o合而成。函数集,m)自变量,对函数 分别为z ) z (, , f =中每个特定)i , j 'm o厂, 函数n个).z2 t n , 定有 ( 选,相应() iv个终止 o组 n =1 2 ., 自变量个数(的函数集内的函数可以是:e p 0 尔运算符,术运算符一,十,一,算如x ,标如i 0a d 0 ,0 如 n ,/等;准数学函数,sn, c g , x , l g ,,来. 等;布r n t等;条件表达式,i. h ne s , w i c - a e 等;如 fte l e s t h c s 可迭代函 数,如 d n i , ied ou tl whl 0等;可递归函数;也可以是任何其他可定义的函数。终止符集t内可以是变量或常量。有时终止符隐含着函数关系,简化起见将它视为无自变量的函数。为()g 5 p的
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