【英文篇名】 | Embedded Gene Expression Programming and Its Application in Function Mining |
【作者】 | [url=]向勇[/url]; [url=]唐常杰[/url]; [url=]朱明放[/url]; [url=]陈瑜[/url]; [url=]代术成[/url]; |
【英文作者】 | [url=]XIANG Yong1[/url]; [url=]TANG Chang-jie2[/url]; [url=]ZHU Ming-fang3[/url]; [url=]CHEN Yu2[/url]; [url=]and DAI Shu-cheng2(1.Department of Computer Engineering[/url]; [url=]Chengdu Electromechanical College Chengdu 610031[/url]; [url=]2.School of Computer[/url]; [url=]Sichuan University Chengdu 610065[/url]; [url=]3.School of Computer Engineering[/url]; [url=]Jiangsu Teachers University of Technology Changzhou Jiangsu 213001)[/url]; |
【作者单位】 | [url=]成都电子机械高等专科学校计算机工程系[/url]; [url=]四川大学计算机学院[/url]; [url=]江苏技术师范学院计算机工程学院[/url]; |
【刊名】 | 电子科技大学学报 , Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 编辑部邮箱 2011年 01期
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【关键词】 | [url=]函数发现[/url]; [url=]遗传算法[/url]; [url=]基因表达式编程[/url]; [url=]基因内区[/url]; |
【英文关键词】 | [url=]function mining[/url]; [url=]genetic algorithm[/url]; [url=]gene expression programming[/url]; [url=]intron[/url]; |
【摘要】 | 为了提高表达效率,提出了新的基因解码方案,形成了内嵌基因表达式编程算法EGEP;提出了极大表达树、嵌套表达树和拼接表达树等概念;分析了基因的表达空间和算法的复杂度。实验表明,该算法提高了函数发现的成功率;在小规模种群的函数中其能力明显优于GEP。在单基因情况下,目标为一元函数和二元函数时,EGEP平均成功辈数分别为GEP算法的25.5%和16.3%;各种规模下,在EGEP算法中二元函数的成功率平均比GEP提高43%以上。 |
【英文摘要】 | Gene Expression Programming is effective for function mining.In gene expression usually exist some un-expressed introns.To improve the expression efficiency,this paper makes following contributions: Proposed an evolutionary algorithm embedded gene expression programming(EGEP) based on a new decoding method of gene;Proposed some new concepts,i.e.the maximum expression tree,nested expression tree and spliced expression tree;Analyzed the expression space of gene and the complexity of algorithm.Extensive experi... |
【基金】 | 国家自然科学基金(60773169);; 国家“十一五”科技支撑计划(2006BAI05A01);; 四川省教育厅科研资助(2006B067) |