【摘 要】
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进化算法是人工智能算法的分支,经过几十年的发展,已广泛用于计算机相关的许多方面。基因表达式程序设计（Gene Expression Programming,GEP）作为进化算法的一种,因其编码简单却能解决复杂问题的能力而受到了研究者们的广泛青睐,现已在时间序列预测、大数据分析、多目标优化等诸多领域取得了丰厚的成果。但经典的GEP算法也存在一些不足:基因型某种意义上多为随机产生,这使得种群中存在大量
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进化算法是人工智能算法的分支,经过几十年的发展,已广泛用于计算机相关的许多方面。基因表达式程序设计（Gene Expression Programming,GEP）作为进化算法的一种,因其编码简单却能解决复杂问题的能力而受到了研究者们的广泛青睐,现已在时间序列预测、大数据分析、多目标优化等诸多领域取得了丰厚的成果。但经典的GEP算法也存在一些不足:基因型某种意义上多为随机产生,这使得种群中存在大量的无效个体,降低了种群的质量;单一种群设计很容易导致收敛早熟,从而使得种群陷入局部最优,影响解的搜索;评估一定意义上是串行行为,无法较好的利用计算机性能,影响了其进化的速度。针对上述问题,本文主要在表示结构与并行设计两个方面对经典GEP进行改进:1.针对种群中存在大量无效个体问题,本文在表示结构层面进行改进,提出了嵌入约束描述功能的深度优先解码型GEP。该方法一方面将领域知识初步引入GEP,利用一个描述矩阵（限制表）来约束和指导基因生成及种群的进化,从而使得GEP在收敛速度与解的精度方面有所改善;另一方面又利用深度优先原则实施基因解码,构造表达式树,让基因间的联系更为紧密,从而有效地制导解的生成与搜索过程。此外,本文针对没有领域知识的情况,同时提出了限制表协同进化的深度优先GEP,即从无领域知识的GEP开始不断进化限制表,为实际问题寻找相关领域知识,从而制导GEP收敛进化。2.针对种群早熟而陷入局部最优与串行GEP无法较好利用计算机性能的问题,本文在并行设计层面进行改进,提出了主从种群协同进化的并行GEP。该方法一方面采用粗粒度的主从种群协同进化策略,扩大GEP的种群多样性,防止进化过快陷入局部最优,从而提升GEP解的精度;另一方面对串行GEP再进行全局型并行改进,以加快其求解速度。此外,本文在上述两种GEP改进的基础上,提出了带约束描述的主从并行GEP,该方法结合了结构约束与并行设计两方面改进。经实验检证与分析,这几种改进方法均可以加快GEP的求解速度,加速收敛进程,改善解的质量,是探寻GEP性能提升的新尝试。
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