模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (9): 819-828    DOI:
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深度优先的多基因表达式程序设计
邓薇1,何锫1,2,钱俊彦3
1.长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114
2.北京大学高可信软件技术教育部重点实验室北京100871
3.桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004
Multi-Gene Expression Programming with Depth-First Decoding Principle
DENG Wei1,HE Pei1,2,QIAN Jun-Yan3
1.School of Computer and Communication Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410114
2.Key Laboratory of High Confidence Software Technologies of Ministry of Education,Peking University,Beijing 100871
3.Guangxi Key Laboratory of Trusted Software,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004

全文: PDF (857 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 基因表达式程序设计(GEP)是应用十分广泛的自动程序设计方法.就解码方法而言,它主要依据广度优先原则来实施从个体表示到表达式的转换.这代表基因片段的含义会因环境的变化而变化.为此,现有GEP对个体的评估缺乏并发支持能力.本文从理论与实验两个方面证实:深度优先原则及个体多解技术,即让单个染色体编码多个解的技术,既可解决以上GEP困境也可显著改善其性能.
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作者相关文章
邓薇
何锫
钱俊彦
关键词 演化计算遗传程序设计基因表达式程序设计多表达式程序设计符号回归    
Abstract:Gene expression programming (GEP) is an automatic programming approach which is widely used in many areas. As far as the decoding method is concerned,it uses the breadth-first principle to transform individuals into expressions. It means that the meaning of a gene segment will change with the context. Consequently,any individual can not be concurrently evaluated in most existing GEPs. In this paper,the theoretical analysis and experiments show that the depth-first principle as well as multi-solution techniques,i.e. techniques for encoding of multiple solutions into a single chromosome,can not only solve the mentioned GEP problem,but also significantly improve its performance.
Key wordsEvolutionary Computation    Genetic Programming    Gene Expression Programming    Multi-Expression Programming    Symbolic Regression   
收稿日期: 2013-01-07     
ZTFLH: TP311  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61170199,61063002)、湖南省教育厅重点资助科研项目(No.11A004)、湖南省研究生科研创新项目(No.CX2012B367)、广西可信软件重点实验室项目(No.KX201208)资助
作者简介: 邓薇,女,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为人工智能.E-mail:76995958@qq.com.何锫(通讯作者),男,1963年生,博士,教授,主要研究方向为计算机软件与理论、人工智能.E-mail:bk_he@126.com.钱俊彦,男,1973生,博士,教授,主要研究方向为软件工程.
引用本文:   
邓薇,何锫,钱俊彦. 深度优先的多基因表达式程序设计[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(9): 819-828. DENG Wei,HE Pei,QIAN Jun-Yan. Multi-Gene Expression Programming with Depth-First Decoding Principle. , 2013, 26(9): 819-828.
链接本文:  
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